Desenvolvimento de aplicação web para identificação de plantas alimentícias não convencionais a partir de imagens

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPereira, Giovana Faneco-
Autor(es): dc.contributorPereira, Giovana Faneco-
Autor(es): dc.contributorPereira, Edimir Andrade-
Autor(es): dc.contributorTrezzi, Michelangelo Muzell-
Autor(es): dc.contributorVargas, Thiago De Oliveira-
Autor(es): dc.creatorStrugal, Diana Nedochetko-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:00:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:00:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-19-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-19-
Data de envio: dc.date.issued2023-06-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31818-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1105722-
Descrição: dc.descriptionThis project aimed to develop an application capable of identifying unconventional edible plants (Panc) through image capture and providing users with basic information and ways of consuming the identified plant. Software development tools, the Python programming language, and images of the species captured in the UTFPR - Pato Branco campus area were used for the application’s development. The generated model is capable of identifying up to 40 Panc species and can be supplemented with more information to expand its identification capabilities. The use of this technology can yield positive results in teaching botany and increasing the general population’s knowledge of Panc. Additionally, it can serve as a aid in reducing food and nutritional insecurity.-
Descrição: dc.descriptionEste projeto teve como objetivo o desenvolvimento de uma aplicação capaz de identificar plantas alimentícias não convencionais (Panc) por meio da captura de imagens e fornecer ao usuário informações básicas e formas de consumo da planta identificada. Para o desenvolvimento da aplicação foram utilizadas ferramentas de desenvolvimento de software, linguagem de programação Python e imagens das espécies capturadas na área do campus da UTFPR - Pato Branco. O modelo gerado é capaz de identificar até 40 espécies de Panc, podendo ser alimentado com mais informações a fim de expandir sua capacidade de identificação. O uso dessa tecnologia pode trazer bons resultados no ensino da botânica e no conhecimento geral da população sobre as Panc, bem como pode ser um auxílio para a diminuição da insegurança alimentar e nutricional.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Ciências Agrárias-
Publicador: dc.publisherAgronomia-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectHortaliças-
Palavras-chave: dc.subjectBotânica-
Palavras-chave: dc.subjectPlantas comestíveis-
Palavras-chave: dc.subjectVegetables-
Palavras-chave: dc.subjectBotany-
Palavras-chave: dc.subjectPlants, Edible-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA-
Título: dc.titleDesenvolvimento de aplicação web para identificação de plantas alimentícias não convencionais a partir de imagens-
Título: dc.titleDevelopment of a web application for identifying unconventional food plants from images-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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