Mapeamento sistemático de detecção e contagem de plantas em imagens agrícolas usando aprendizagem de máquina – proposta de modelagem para desenvolvimento de sistema

Autores

  • Carlos Daniel Pohlod Estudante de graduação no curso de Ciência de Computação da Universidade Estadual do Centro-Oeste, Guarapuava, PR.
  • Kelly Lais Wiggers Graduada em Ciência da Computação, doutora em Informática, professora no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Estadual do Centro-Oeste, Guarapuava, PR.
  • Regiane Orlovski Graduada em Sistemas de Informação, doutoranda em Informática, professora no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Estadual do Centro-Oeste, Guarapuava, PR.
  • Rodrigo Ferreira Engenheiro Agrônomo. Doutorando em Agronomia, pesquisador na Fundação Agrária de Pesquisa Agropecuária (Fapa), Guarapuava, PR.
  • Thais Amanda Santos Estudante de graduação no curso de Ciência de Computação da Universidade Estadual do Centro-Oeste, Guarapuava, PR.
  • William Nahirnei Lopes Estudante de graduação no curso de Ciência de Computação da Universidade Estadual do Centro-Oeste, Guarapuava, PR.

DOI:

https://doi.org/10.35977/0104-1096.cct2022.v39.26950

Palavras-chave:

agricultura, estimativa de produção, redes neurais artificiais, VANT

Resumo

A busca por produção de alimentos em grande escala continua sendo uma preocupação mundial. Nesse aspecto, realizada a detecção e contagem de plantas, estimar produção é uma área que está sendo explorada por técnicas de aprendizagem de máquina. Diante disso, este artigo tem como objetivo realizar um mapeamento bibliográfico das abordagens de aprendizagem de máquina aplicadas na estimativa de detecção e contagem de plantas. Com esse mapeamento, pretende-se avaliar se existem similaridades entre cultivos e técnicas escolhidas pelos autores e, dessa forma, propor uma modelagem para estudos futuros com imagens capturadas por VANTs. Para alcançar o objetivo proposto, foi aplicada uma string de busca em bases de dados e foram filtrados os resultados. Nesse mapeamento, 18 artigos foram relatados. Os resultados mostraram que o estado da arte indica que, modelos de Rede Neural Artificial (RNA), com destaque em Redes Neurais Convolucionais, estão sendo amplamente utilizados na contagem/estimativa de produção.

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Publicado

2022-07-27

Como Citar

Pohlod, C. D., Wiggers, K. L., Orlovski, R., Ferreira, R., Santos, T. A., & Lopes, W. N. (2022). Mapeamento sistemático de detecção e contagem de plantas em imagens agrícolas usando aprendizagem de máquina – proposta de modelagem para desenvolvimento de sistema. Cadernos De Ciência & Tecnologia, 39(2), e26950. https://doi.org/10.35977/0104-1096.cct2022.v39.26950

Edição

v. 39 n. 2 (2022)

Seção

Artigos

Licença

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