DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE PLANTAS DE PEQUENO PORTE UTILIZANDO APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Autores

  • Thales Santos Verne UNOESTE
  • Francisco Assis da Silva UNOESTE
  • Leandro Luiz de Almeida
  • Danillo Roberto Pereira
  • Almir Olivette Artero

Palavras-chave:

CNN, Detecção e Reconhecimento de plantas, Rede neural, Aprendizagem de máquina

Resumo

A detecção e reconhecimento de plantas sempre foi uma tarefa difícil até mesmo para conhecedores e estudiosos, devido a vasta variedade de plantas encontradas ao redor do mundo. Com o avanço da tecnologia torna-se possível resolver esse problema computacionalmente. Neste trabalho, é apresentado um método para realizar a detecção e reconhecimento de plantas a partir de imagens utilizando algoritmos de visão computacional e inteligência artificial. Os resultados mostram que o custo computacional e a taxa de reconhecimento foram satisfatórios para uso em ambientes controlados. O tempo de processamento para reconhecer cada planta foi de 375 milissegundos, com acurácia de 92%.

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Referências

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Publicado

2022-05-04

Edição

v. 14 n. 1 (2022): Colloquium Exactarum, Vol.14 N.1 Publicação Contínua (Continuous Publishing)

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE PLANTAS DE PEQUENO PORTE UTILIZANDO APRENDIZAGEM DE MÁQUINA. (2022). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 14(1), 36-45. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/4099

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