Embedded neural networks for identifying Spodoptera frugiperda in corn plantations - Soares, Bianca; Silva, Wendell; Ponciano, Gabriela; Stefanie, Bruna; Almeida, Valentine; Pastori, Patrick; Magalhães, Deborah; Rocha, Atslands (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
A Spodoptera frugiperda é uma das principais pragas da agricultura mundial. Seu monitoramento comumente requer inspeção visual e contagem manual de indivíduos. Avanços em visão computacional, aprendizado de máquina e internet das coisas oferecem meios para alcançar um monitoramento rápido e preciso. Neste cenário, nós investigamos o uso de redes neurais convolucionais leves e densas para extrair características relevantes de imagens desses insetos capturadas em armadilha. Os melhores modelos de extração, MobileNet e DenseNet201, foram aliados à MLP e alcançaram acurácia de classificação de 0,89 e 0,94, respectivamente, embarcados em Raspberry Pi. Os resultados mostram que, embora a DenseNet201 ofereça maior precisão, a MobileNet é mais eficiente em processamento e possui menor tempo de execução. Portanto, a MobileNet desponta como alternativa viável para identificação da Spodoptera frugiperda em campo com dispositivos com restrição computacional. Por fim, este trabalho contribui diretamente para o monitoramento automático e preciso de pragas em plantações.