Classificação de Ervas Daninhas em Culturas Agrícolas com Comitês de Redes Neurais Convolucionais

• Vitor Carvalho Universidade do Estado do Amazonas
• Elloá Guedes Universidade do Estado do Amazonas
• Marcos Salame Embrapa Amazônia Ocidental

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9272

Resumo

Este trabalho teve por objetivo propor e avaliar o uso de comitês de redes neurais convolucionais aplicados à classificação de culturas agrícolas e de ervas daninhas a partir de imagens de mudas. Para tanto, foi considerada uma preparação dos dados de treinamento, a utilização de cinco arquiteturas de redes neurais convolucionais e a elaboração de três comitês com diferentes agregações. Para as redes individuais, uma acurácia de 95,77% foi obtida com o uso da rede MobileNet, e o comitê mediado por uma Máquina de Vetores de Suporte obteve acurácia de 97,08%. Os resultados obtidos colaboram em uma tarefa de Visão Computacional que potencializa o desenvolvimento da agricultura digital, favorecendo um melhor rendimento da produção agrícola.

Palavras-chave: Aplicações de Inteligência Artificial, Deep Learning, Visão Computacional

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