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Coleção Digital
Título: APLICAÇÕES DE APRENDIZADO PROFUNDO NO MONITORAMENTO DE CULTURAS: CLASSIFICAÇÃO DE TIPO, SAÚDE E AMADURECIMENTO DE CULTURAS Autor: GABRIEL LINS TENORIO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
WOUTER CAARLS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 48140
Catalogação: 18/05/2020 Liberação: 24/05/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48140@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48140@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48140
Resumo:
Título: APLICAÇÕES DE APRENDIZADO PROFUNDO NO MONITORAMENTO DE CULTURAS: CLASSIFICAÇÃO DE TIPO, SAÚDE E AMADURECIMENTO DE CULTURAS Autor: GABRIEL LINS TENORIO
Nº do Conteudo: 48140
Catalogação: 18/05/2020 Liberação: 24/05/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48140@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48140@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48140
Resumo:
A eficiência de culturas pode ser aprimorada monitorando-se suas condições de forma contínua e tomando-se decisões baseadas em suas análises. Os dados para análise podem ser obtidos através de sensores de imagens e o processo de monitoramento pode ser automatizado utilizando-se algoritmos de reconhecimento de imagem com diferentes níveis de complexidade. Alguns dos algoritmos de maior êxito estão relacionados a abordagens supervisionadas de aprendizagem profunda (Deep Learning) as quais utilizam formas de Redes Neurais de Convolucionais (CNNs). Nesta dissertação de mestrado, empregaram-se modelos de aprendizagem profunda supervisionados para classificação, regressão, detecção de objetos e segmentação semântica em tarefas de monitoramento de culturas, utilizando-se amostras de imagens obtidas através de três níveis distintos: Satélites, Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) e Robôs Terrestres Móveis (MLRs). Ambos satélites e UAVs envolvem o uso de imagens multiespectrais. Para o primeiro nível, implementou-se um modelo CNN baseado em Transfer Learning para a classificação de espécies vegetativas. Aprimorou-se o desempenho de aprendizagem do transfer learning através de um método de análise estatística recentemente proposto. Na sequência, para o segundo nível, implementou-se um algoritmo segmentação semântica multitarefa para a detecção de lavouras de cana-de-açúcar e identificação de seus estados (por exemplo, saúde e idade da cultura). O algoritmo também detecta a vegetação ao redor das lavouras, sendo relevante na busca por ervas daninhas. No terceiro nível, implementou-se um algoritmo Single Shot Multibox Detector para detecção de cachos de tomate. De forma a avaliar o estado dos cachos, utilizaram-se duas abordagens diferentes: uma implementação baseada em segmentação de imagens e uma CNN supervisionada adaptada para cálculos de regressão
capaz de estimar a maturação dos cachos de tomate. De forma a quantificar cachos de tomate em vídeos para diferentes estágios de maturação, empregou-se uma implementação de Região de Interesse e propôs-se um sistema de rastreamento o qual utiliza informações temporais. Para todos os
três níveis, apresentaram-se soluções e resultados os quais superam as linhas de base do estado da arte.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |