As tecnologias de inteligência artificial (ia) estão permitindo identificar com mais precisão doenças em folhas de plantas por meio da análise de imagens, com efeitos benéficos sobre a agricultura (custo, eficiência, qualidade). O artigo apresenta os resultados de estudos desenvolvidos com o uso de três tecnologias (plataformas) distintas treinadas com o mesmo conjunto de 50 imagens de quatro doenças, indicando as características visuais de cada uma delas. O treinamento foi dividido em duas etapas: a primeira realizada com 30 imagens e a segunda com 20 imagens, e a validação e a análise do aprendizado foram realizadas a partir de 10 imagens. O propósito dos testes é comparar a assertividade de reconhecimento das doenças em cada tecnologia/plataforma. As doenças examinadas para o estudo são: Peronospora (downy mildew), Diplocarpon rosae (black spot), Oídio (powdery mildew) e Cancro cítrico. Os resultados mostraram-se positivos para a identificação das doenças por meio de imagens.Palavras-chave: Aprendizado de Máquinas. Agricultura Digital. Imagens Digitais. api. Visão Computacional.
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Kaufman, D., & Vilas Boas, L. L. (2020). Visão computacional na agricultura: APIs de detecção e reconhecimento de doenças das plantas. TECCOGS: Revista Digital de Tecnologias Cognitivas, (20). https://doi.org/10.23925/1984-3585.2019i20p96-112
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