Deteção precoce de doenças em tomates
Utilização da inteligência artificial e da aprendizagem automática
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As doenças e pragas das plantas são um problema grave na agricultura. A deteção precisa e mais rápida de doenças e pragas nas plantas poderia ajudar no desenvolvimento de um método de tratamento precoce, reduzindo significativamente as perdas económicas. A este respeito, a introdução da classificação de imagens baseada na aprendizagem profunda deu origem a um número significativo de soluções. O principal objetivo desta investigação é detetar mais rapidamente as doenças das folhas do tomateiro através da adoção da aprendizagem profunda (AP), que pode ser utilizada de forma...
As doenças e pragas das plantas são um problema grave na agricultura. A deteção precisa e mais rápida de doenças e pragas nas plantas poderia ajudar no desenvolvimento de um método de tratamento precoce, reduzindo significativamente as perdas económicas. A este respeito, a introdução da classificação de imagens baseada na aprendizagem profunda deu origem a um número significativo de soluções. O principal objetivo desta investigação é detetar mais rapidamente as doenças das folhas do tomateiro através da adoção da aprendizagem profunda (AP), que pode ser utilizada de forma eficiente para a classificação de imagens utilizando várias arquitecturas de redes neuronais convolucionais (CNN), incluindo VGG-16, ResNet34 e EfficentNet0.Foram efectuadas algumas técnicas de pré-processamento dos dados antes de concluir a preparação dos mesmos. Foi detectado um desequilíbrio entre as classes no conjunto de dados, que foi corrigido utilizando técnicas de amostragem aleatória ponderada para evitar enviesamentos. A otimização do modelo foi efectuada para melhorar o desempenho do modelo.O resultado das previsões é incorporado numa GUI interactiva. A GUI permite mostrar a doença detectada. O utilizador pode simplesmente colocar a sua própria imagem para detetar a classe da doença.
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