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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Brito, Robison Cris | - |
Autor(es): dc.contributor | Brito, Robison Cris | - |
Autor(es): dc.contributor | Beulke, Andreia Scariot | - |
Autor(es): dc.contributor | Ascari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz | - |
Autor(es): dc.creator | Andreoli, Pedro Victor Ferreira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:50:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:50:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-11 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36562 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1084089 | - |
Descrição: dc.description | This work addresses the development of a mobile application based on Artificial Intelligence (AI) for pest detection in soybean plantations. The justification for this project lies in the importance of agriculture to global economies and the need to combat pests that significantly impact agricultural production, such as caterpillars and the Diabrotica speciosa beetle. The objectives include a literature review on caterpillar and beetle pests, an investigation of emerging technologies applicable to pest detection (with an emphasis on AI), and the design and development of the mobile application. The study highlights the feasibility of AI, particularly Machine Learning, in pest detection through image analysis, as demonstrated in previous studies. The use of REST APIs and Google Cloud AutoML Vision are explored as key tools for the application's implementation. This research aims to democratize access to pest detection technologies in an accessible and effective manner, contributing to food security and the sustainable growth of agriculture. The results obtained from the application’s development were promising, demonstrating the effectiveness of artificial intelligence in detecting pests in crops. During testing, the system achieved a high accuracy rate in identifying caterpillars and the Diabrotica speciosa beetle when trained with 1,500 images from the image database for each pest type, despite the high implementation cost. This allows farmers to quickly and reliably access information about infestations in their crops. | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho aborda o desenvolvimento de um aplicativo móvel baseado em Inteligência Artificial (IA) para a detecção de pragas em plantações de soja. A justificativa para esse projeto reside na importância da agricultura para economias globais e na necessidade de combater pragas que afetam significativamente a produção agrícola, como as lagartas e o besouro Diabrotica Speciosa. Os objetivos incluem uma revisão bibliográfica sobre as pragas de lagartas e de besouro, investigação das tecnologias emergentes aplicáveis à detecção de pragas (com ênfase em IA) e o projeto e desenvolvimento do aplicativo móvel. O trabalho destaca a viabilidade da IA, em particular do Machine Learning, na detecção de pragas a partir de imagens, como demonstrado em estudos anteriores. A utilização de APIs REST e o Google Cloud AutoML Vision são explorados como ferramentas-chave na implementação do aplicativo. A pesquisa visa democratizar o acesso a tecnologias de detecção de pragas de forma acessível e eficaz, contribuindo para a segurança alimentar e o crescimento sustentável da agricultura. Os resultados obtidos com o desenvolvimento do aplicativo foram promissores, demonstrando a eficácia da inteligência artificial na detecção de pragas em lavouras. Durante os testes, o sistema apresentou uma alta taxa de acurácia na identificação de lagartas e do besouro Diabrotica speciosa, quando usado 1500 imagens do banco de imagens para cada tipo com o alto custo de implementação, permitindo que os agricultores tivessem acesso rápido e confiável a informações sobre infestações em suas plantações. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
Publicador: dc.publisher | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Agricultura | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pragas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aplicativos móveis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Agriculture | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pests | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mobile apps | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Aplicativo mobile de detecção de praga de lagartas e Diabrotica speciosa em lavouras de soja | - |
Título: dc.title | Mobile application for pest detection of caterpillars and Diabrotica speciosa in soybean crops | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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