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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28556| Título: | Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina no reconhecimento de culturas e plantas daninhas |
| Autor(es): | Eid, Guilherme Brandão |
| Orientador(es): | Oliveira, Claiton de |
| Palavras-chave: | Visão por computador Processamento de imagens Sistemas de reconhecimento de padrões Computer vision Image processing Pattern recognition systems |
| Data do documento: | 28-Set-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | EID, Guilherme Brandão. Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina no reconhecimento de culturas e plantas daninhas. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) -Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020. |
| Resumo: | Com o avanço da tecnologia e o aumento de sua aplicação nas atividades relacionadas à agricultura, surge a possibilidade da utilização de um sistema de visão capaz de distinguir entre culturas e plantas daninhas ainda que em estágios iniciais de desenvolvimento, possibilitando o manejo destas plantas antes que causem o prejuízo. Este trabalho visa aplicar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação de culturas e plantas daninhas, para isso foi utilizada uma base de imagens de plantas comuns na agricultura dinamarquesa, de onde foi extraído um conjunto de características da forma dessas plantas. Além disso, foram aplicados e avaliados os desempenhos dos classificadores Máquina de Vetores de Suporte, Árvore de Decisão e Regressão Logística. O melhor resultado obtido foi através do classificador Máquina de Vetores de Suporte cuja acurácia e média do F-Measure foi 82%. |
| Abstract: | Due to the technology advancement and the increase of its application in agriculture field, the use of solutions such as vision systems capable of distinguishing between crops and weeds even in earlier stages of development enables the management of these weeds before they cause the production loss. This work aims to apply and evaluate machine learning algorithms for crops and weeds classification. For this purpose, a dataset containing images from Danish agriculture was used and a set of characteristics related to the shape of these plants was extracted. In addition, the performance of the Support Vector Machine, Decision Tree and Logistic Regression classifiers were evaluated. The best result was obteined with the Support Vector Machine classifier whose accuracy and mean of the F-Measure was 82 %. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28556 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia da Computação |
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