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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25976| Título: | Deep learning como ferramenta na detecção e classificação de doenças agrícolas em folhas |
| Título(s) alternativo(s): | Deep learning as a tool in the detection and classification of agricultural leaf diseases |
| Autor(es): | Alves, Eric dos Reis |
| Orientador(es): | Silva, Hamilton Pereira da |
| Palavras-chave: | Pragas Doenças Agricultura Redes neurais (Computação) Pests Diseases Agriculture Neural networks (Computer science) |
| Data do documento: | 27-Nov-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | ALVES, Eric dos Reis. Deep learning como ferramenta na detecção e classificação de doenças agrícolas em folhas. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2020. |
| Resumo: | A cultura do milho está presente na vida dos brasileiros de diferentes maneiras. Sua utilização vai desde alimentação humana (milho cozido, bolo, pamonha, etc.) até a utilização de grãos na alimentação de suínos e aves. Um fator que preocupa, não apenas os produtores de milho, mas agricultores em geral, são as doenças agrícolas que causam grandes perdas na colheita diminuindo o lucro ou até esmo dando prejuízos. Este projeto teve como objetivos o desenvolvimento de um sistema capaz de reconhecer doenças que estejam presentes na plantação. Para isso foram utilizados técnicas de inteligência artificial por meio de Redes Neurais Convolucionais. Estas redes foram treinadas, testadas e avaliadas a fim de se ter uma conclusão sobre sua confiabilidade. |
| Abstract: | The com culture is present in the lives of Brazilians in different ways. Itú usa Rangers from human food (boiled corn, cake, mush, etc.) to the use of grais to feed pias and poultry. A factor of concern, not only corn producers, but farmers in general, are agricultural diseases that cause large losses in the harvest, decreasing profit or even causing losses. This project aimed to develop a system capable of recognizing diseases that are present in the plantation. For that, artificial intelligence tecniques were used throught Convolutional Neural Networks. These networks were trained, tested and evaluated in order to reach a conclusion about their reliability. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25976 |
| Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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