Redes neurais convolucionais para detecção da ferrugem asiática da soja

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Autor(es): dc.contributorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada-
Autor(es): dc.creatorBezerra, Marcos Luiz Cliton-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:36:29Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:36:29Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-17-
Data de envio: dc.date.issued2023-05-17-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/82086-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/82086-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montano-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: p. 19-20-
Descrição: dc.descriptionResumo: O Brasil é o maior produtor de soja do mundo com produção recorde de 135,4 milhões de toneladas em 2021, total de 8,5% ou 10,6 milhões de toneladas superior a safra 2019/2020. A ferrugem asiática da soja é causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi H. Sydow & P. Sydow, sendo a doença mais severa da cultura causando perdas de até 90%. As práticas de Manejo Integrado de Pragas (MIP) para o cultivo da soja são definidas com ações de controle, isoladas ou associadas e análises do custo e benefício dependendo do nível de integração do programa. Para um correto programa de controle de doenças em plantas, o primeiro passo é a correta identificação do agente causal. O objetivo deste trabalho é verificar a aplicabilidade da rede Mask R-CNN na identificação dos fungos utilizando uma base de imagens sintéticas. Os resultados finais demonstram condições favoráveis para o uso das redes neurais convolucionais na identificação de classes em imagens sintéticas. A precisão alcançada de 97,42647%, demonstra alta capacidade de evitar falsos positivos. O recall de 87,84530% especifica o acerto das amostras positivas. A média F ou F1 foi de 92,38815 podendo ser interpretada como uma medida de confiança da acurácia. A acurácia ficou com um desempenho de 88,13406% demonstrando o quão bom o modelo está prevendo corretamente.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectPragas - Controle-
Palavras-chave: dc.subjectFerrugem da soja (Doença) - Controle-
Palavras-chave: dc.subjectFerrugem asiática - Controle-
Título: dc.titleRedes neurais convolucionais para detecção da ferrugem asiática da soja-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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