Contagem de brotações de clones de Eucalyptus sp. com rede neural convolucional
Palavras-chave:
inteligência artificial, manejo florestal, aprendizado de máquina, detecção de objetos, silviculturaResumo
O objetivo deste trabalho foi investigar o uso do modelo de rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO) para detecção e contagem eficiente de brotos de Eucalyptus sp. em plantações, por meio de fotografias aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados. Para isso, avaliou-se a importância da organização dos dados durante o processo de treinamento do sistema. Foram utilizados dois conjunto de dados para treinar a rede neural convolucional: um consistindo em imagens com um único broto e o outro com pelo menos dez brotos por imagem. Os resultados mostraram altas taxas de precisão e recall para ambos os conjuntos de dados. A rede neural convolucional treinada com imagens contendo dez brotos por imagem apresentou desempenho superior quando aplicada a dados não utilizados durante o treinamento. Portanto, a rede neural convolucional YOLO pode ser usada para detecção e contagem de brotos de clones de Eucalyptus sp. a partir de imagens aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados em áreas florestais. Recomenda-se o uso de imagens contendo dez brotos para compor o conjunto de dados de treinamento para o detector de objetos.Downloads
Publicado
2024-03-22
Como Citar
Araújo Júnior, C. A., Oliveira, L. S. de, & Eça, G. A. (2024). Contagem de brotações de clones de <i>Eucalyptus</i> sp. com rede neural convolucional. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 58(AA), e03363. Recuperado de https://apct.sede.embrapa.br/pab/article/view/27530
Edição
Seção
AGRICULTURA DIGITAL