Desenvolvimento de um modelo inteligente para identificar e contar insetos em armadilhas adesivas.
2024
SILVA, A. M. da | ROSA, A. M. da | KIRINUS, N. W. | LAU, D. | CARNEIRO, A. F. | CESARO JÚNIOR, T. de | ARTUR MARIANO DA SILVA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; ÁLISSON MELLO DA ROSA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; NICOLAS WELFER KIRINUS, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; DOUGLAS LAU, CNPF; ALEXSANDER FURTADO CARNEIRO, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; TELMO DE CESARO JÚNIOR, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE.
Este estudo propõe um modelo baseado na rede neural YOLOv7 para a identificação e contagem de afídeos alados em imagens de armadilhas adesivas. Comparou-se dois modelos: o primeiro utilizando transferência de aprendizado (transfer learning) e o segundo treinado a partir de pesos aleatórios. Embora o modelo treinado com pesos aleatórios tenha demonstrado melhor desempenho geral, as métricas de recall, F1 score e [email protected]:.95 revelaram dificuldades na localização precisa dos afídeos, indicando a necessidade de aprimorar o conjunto de imagens e o mecanismo de aquisição. Este estudo ilustra como a inteligência artificial pode ser aplicada ao monitoramento de pragas, contribuindo para práticas agrícolas mais sustentáveis.
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Información bibliográfica
Este registro bibliográfico ha sido proporcionado por Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária