Automated acoustic detection of a cicadid pest in coffee plantations

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorInstituto Federal de São Paulo-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade de São Paulo (USP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Goiás-
Autor(es): dc.creatorEscola, João Paulo Lemos-
Autor(es): dc.creatorGuido, Rodrigo Capobianco [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorda Silva, Ivan Nunes-
Autor(es): dc.creatorCardoso, Alexandre Moraes-
Autor(es): dc.creatorMaccagnan, Douglas Henrique Bottura-
Autor(es): dc.creatorDezotti, Artur Kenzo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:33:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:33:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-11-
Data de envio: dc.date.issued2020-01-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2020.105215-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/201480-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/201480-
Descrição: dc.descriptionSouth american countries are the largest coffee producers in the world. Nevertheless, Cicadidae, the colloquial term for cicadas, is one of the key pests responsible for dropping the production. Currently, there is no electronic device or autonomous technological resource commercially available for detecting certain species of cicadas in the crop, penalizing the farmers on the management of that insect. Thus, this article presents a novel algorithm implemented in a low-cost real-time plataform for the acoustic detection of cicadas in plantations. Based on the Bark Scale (BS), Wavelet-packet Transform (WPT), Paraconsistent Feature Engineering (PFE) and Support Vector Machines (SVMs), the proposed technique was assessed with a database of 1366 recordings, presenting a value of accuracy of 96.41% for the distinction among cicadas and background noise, where the latter includes sounds from mechanical devices, birds, animals in general and speech, among others.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionInstituto Federal de São Paulo, Av. C-1, 250-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Biociências Letras e Ciências Exatas Unesp – Univ Estadual Paulista (São Paulo State University), Rua Cristóvão Colombo 2265, Jd Nazareth, 15054-000-
Descrição: dc.descriptionUniversidade de São Paulo, Av. Trabalhador São-carlense, 400-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual de Goiás, Campus Iporá, Av. R2 Qd.1, s/n, Novo Horizonte II-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Biociências Letras e Ciências Exatas Unesp – Univ Estadual Paulista (São Paulo State University), Rua Cristóvão Colombo 2265, Jd Nazareth, 15054-000-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306808/2018-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 800694/2016-3-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationComputers and Electronics in Agriculture-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectBark Scale (BS)-
Palavras-chave: dc.subjectCicada-
Palavras-chave: dc.subjectParaconsistent Feature Engineering (PFE)-
Palavras-chave: dc.subjectSupport Vector Machine (SVM)-
Palavras-chave: dc.subjectWavelet-packet Transform (WPT)-
Título: dc.titleAutomated acoustic detection of a cicadid pest in coffee plantations-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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