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Classificação de doenças em batata baseado em imagens das folhas de batata utilizando Deep Learning
dc.contributor.author | Biondo, Diego Ramos | |
dc.date.accessioned | 2021-03-13T21:26:30Z | |
dc.date.available | 2021-03-13T21:26:30Z | |
dc.date.issued | 2021-01-15 | |
dc.identifier.citation | BIONDO, Diego Ramos. Classificação de doenças em batata baseado em imagens das folhas de batata utilizando Deep Learning. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13975. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13975 | |
dc.description.abstract | - | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Deep Learning | por |
dc.subject | Rede neural convolucional | por |
dc.subject | Classificação de doenças em folhas | por |
dc.title | Classificação de doenças em batata baseado em imagens das folhas de batata utilizando Deep Learning | por |
dc.title.alternative | - | por |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Inoue, Roberto Santos | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6221209121565990 | por |
dc.description.resumo | A batata é o quarto alimento básico mais consumido em todo o mundo, no entanto, as doenças da batata são a principal causa da redução na qualidade e quantidade da colheita. A classificação inadequada e a detecção tardia do tipo de doença pioram drasticamente as condições da planta. Várias doenças, como a requeima e a pinta preta, influenciam significativamente a qualidade e a quantidade das batatas e a interpretação manual destas doenças foliáceas é demorada e complexa, visto que exige um alto nível de especialização. Neste artigo é apresentado um sistema desenvolvido para classificar os tipos de doenças em plantas de batata, com base nas condições da folha, utilizando Deep Learning com o modelo de arquitetura de rede neural convolucional (CNN) para obter um sistema de classificação preciso. O conjunto de dados (dataset) utilizado para treinar o modelo foi o PlantVillage. Por meio do modelo proposto em questão, obteve-se uma precisão de 92,57\% na identificação das doenças. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/6121660190918239 | por |
dc.publisher.course | Engenharia Elétrica - EE | por |