Deep learning como ferramenta na detecção e classificação de doenças agrícolas em folhas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSilva, Hamilton Pereira da-
Autor(es): dc.contributorPaula Filho, Pedro Luiz de-
Autor(es): dc.contributorCandido Junior, Arnaldo-
Autor(es): dc.contributorBazzi, Claudio Leones-
Autor(es): dc.contributorSilva, Hamilton Pereira da-
Autor(es): dc.contributorAikes Junior, Jorge-
Autor(es): dc.creatorAlves, Eric dos Reis-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:12:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:12:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-09-10-
Data de envio: dc.date.issued2021-09-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25976-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/670164-
Descrição: dc.descriptionThe com culture is present in the lives of Brazilians in different ways. Itú usa Rangers from human food (boiled corn, cake, mush, etc.) to the use of grais to feed pias and poultry. A factor of concern, not only corn producers, but farmers in general, are agricultural diseases that cause large losses in the harvest, decreasing profit or even causing losses. This project aimed to develop a system capable of recognizing diseases that are present in the plantation. For that, artificial intelligence tecniques were used throught Convolutional Neural Networks. These networks were trained, tested and evaluated in order to reach a conclusion about their reliability.-
Descrição: dc.descriptionA cultura do milho está presente na vida dos brasileiros de diferentes maneiras. Sua utilização vai desde alimentação humana (milho cozido, bolo, pamonha, etc.) até a utilização de grãos na alimentação de suínos e aves. Um fator que preocupa, não apenas os produtores de milho, mas agricultores em geral, são as doenças agrícolas que causam grandes perdas na colheita diminuindo o lucro ou até esmo dando prejuízos. Este projeto teve como objetivos o desenvolvimento de um sistema capaz de reconhecer doenças que estejam presentes na plantação. Para isso foram utilizados técnicas de inteligência artificial por meio de Redes Neurais Convolucionais. Estas redes foram treinadas, testadas e avaliadas a fim de se ter uma conclusão sobre sua confiabilidade.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherMedianeira-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectPragas-
Palavras-chave: dc.subjectDoenças-
Palavras-chave: dc.subjectAgricultura-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectPests-
Palavras-chave: dc.subjectDiseases-
Palavras-chave: dc.subjectAgriculture-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleDeep learning como ferramenta na detecção e classificação de doenças agrícolas em folhas-
Título: dc.titleDeep learning as a tool in the detection and classification of agricultural leaf diseases-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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