Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Modelagem para estimativa da umidade dos cones de lúpulo por meio de processamento de imagens e sons
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/313017
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Rodrigues, Sergio Augusto | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Sarnighausen, Valéria Cristina Rodrigues | - |
| Autor(es): dc.creator | Oliveira, Victor Crespo de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:59:43Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:59:43Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-18 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/313017 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/313017 | - |
| Descrição: dc.description | A qualidade final do lúpulo é fortemente influenciada pelo processo de secagem, etapa fundamental para a preservação de seus compostos bioativos. No entanto, o monitoramento da umidade ao longo da secagem ainda é um desafio, pois os métodos tradicionais de determinação são demorados e pouco automatizáveis. Dessa forma, objetivou-se com esta tese desenvolver, avaliar e comparar modelos estatísticos e de aprendizado de máquinas para predição da umidade dos cones de lúpulo durante o processo de secagem por meio de processamento de áudio e imagem, tendo como fonte de dados equipamentos acessíveis a produtores rurais e pesquisadores. Para isso, foram coletados dados de imagem e áudio ao longo do processo de secagem, e extraídas as características visuais e acústicas das amostras com diferentes umidades. As variáveis processadas foram avaliadas e selecionadas utilizando análise de componentes principais, matriz de correlação e agrupamento hierárquico. Posteriormente, foram treinados e avaliados modelos de Machine Learning, incluindo Partial Least Squares (PLS), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM) e Extreme Gradient Boosting (XGBoost) em diferentes bases de dados. As análises revelaram que os modelos treinados com dados de áudio apresentaram melhor desempenho geral, com destaque para o XGBoost (RMSE = 11,62%; MAE =9,37%; R² = 0,70; incerteza média de 11,6%). Os modelos baseados em imagem tiveram desempenho inferior, enquanto a abordagem combinada (áudio + imagem) proporcionou leve ganho em relação ao uso isolado de som. Apesar de os resultados ainda não serem aplicáveis diretamente em campo, devido a incerteza da predição, eles estabelecem uma base metodológica robusta e indicam que é possível alcançar sistemas preditivos eficientes e de baixo custo para uso prático na agricultura. Além da secagem do lúpulo, os métodos desenvolvidos mostram potencial para diversas aplicações agrícolas, como avaliação de maturação de frutos, bem-estar animal, ergonomia ocupacional e manutenção preditiva de máquinas. | - |
| Descrição: dc.description | The final quality of hops is strongly influenced by the drying process, a key step in preserving its bioactive compounds. However, monitoring moisture content while drying remains a challenge, as traditional determination methods are time-consuming and not easily automatable. Therefore, this thesis aimed to develop, evaluate, and compare statistical and machine learning models for predicting the moisture content of hop cones during drying, using audio and image processing based on data collected with equipment accessible to farmers and researchers. To this end, audio and image data were collected throughout the drying process, and visual and acoustic features were extracted from samples at different moisture levels. The processed variables were evaluated and selected using principal component analysis, correlation matrices, and hierarchical clustering. Subsequently, machine learning models, including Partial Least Squares (PLS), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), were trained and evaluated on different datasets. The analyses revealed that the models trained with audio data achieved the best overall performance, with XGBoost standing out (RMSE = 11.62%; MAE = 9.37%; R² = 0.70; average moisture uncertainty of 11.6%). Image-based models showed inferior performance, while the combined approach (audio + image) provided a slight improvement over audio alone. Although the results are not yet applicable in the field due to prediction uncertainty, they establish a robust methodological foundation and suggest the feasibility of developing efficient and low-cost predictive systems for practical use in agriculture. Beyond hop drying, the proposed methods show potential for various agricultural applications, such as fruit ripeness assessment, animal welfare monitoring, occupational ergonomics, and predictive maintenance of agricultural machinery. | - |
| Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
| Descrição: dc.description | Capes: 001 | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Humulus lupulus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise de som | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Visão computacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sound analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
| Título: dc.title | Modelagem para estimativa da umidade dos cones de lúpulo por meio de processamento de imagens e sons | - |
| Título: dc.title | Modeling for Moisture Estimation of Hop Cones through Image and Sound Processing | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo