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Classificação de doenças em batata baseado em imagens das folhas de batata utilizando Deep Learning

dc.contributor.authorBiondo, Diego Ramos
dc.date.accessioned2021-03-13T21:26:30Z
dc.date.available2021-03-13T21:26:30Z
dc.date.issued2021-01-15
dc.identifier.citationBIONDO, 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.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13975
dc.description.abstract-por
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectDeep Learningpor
dc.subjectRede neural convolucionalpor
dc.subjectClassificação de doenças em folhaspor
dc.titleClassificação de doenças em batata baseado em imagens das folhas de batata utilizando Deep Learningpor
dc.title.alternative-por
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Inoue, Roberto Santos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6221209121565990por
dc.description.resumoA 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.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/6121660190918239por
dc.publisher.courseEngenharia Elétrica - EEpor


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