Leaf Detection Using YOLOv4 for Phytopathogenic Diagnosis - Lopes Neto, Alfredo Felipe; Santos, Araken de Medeiros; Fernandes, Silvio (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
Devido ao impacto que as doenças em plantas causam na produção agrícola, é necessário meios de detectar os fitopatógenos de forma automatizada e eficaz para economizar tempo e recursos. Assim, este artigo apresenta o primeiro módulo de sistema para auxiliar na detecção de fitopatógenos em folhas de plantas de seis espécies diferentes. Tal módulo objetiva detectar folhas e gerar imagens individuais de cada folha a partir da imagem original. As imagens individuais geradas serão usadas para classificação individual de doenças das folhas para em seguida criar um contexto de classificação nos próximos módulos do sistema. O módulo de detecção apresentado neste artigo foi implementado usando a arquitetura YOLOv4. Os resultados indicam precisão de quase 90% e mAP de 91,27%, com resultados igualmente importantes nas métricas, recall e IoU.