Deep Learning Aplicado na Classificação de Doenças em Frutos do Cacaueiro

• Gilberto N. Souza Jr. UFRA
• Lariane J. B. Lima UFRA
• Micaías De O. Silva UFRA
• Edian F. F. de Los Santos UTESA
• Emanuel M. Espaillat UTESA
• Denes S. Barros UFRA
• Gustavo A. R. Alves UFRA
• Daniel L. Souza CESUPA
• Fabrício A. Araújo UFRA
• Rommel T. J. Ramos UFPA
• Marcus B. Braga UFRA

DOI: https://doi.org/10.5753/erin.2024.4539

Resumo

O cultivo do cacau na Amazônia é crucial para a atividade agrícola, mas enfrenta desafios devido a doenças que causam perdas significativas nas lavouras. Para combater essas doenças, a inteligência artificial e a aprendizagem profunda surgem como soluções promissoras. Este estudo propõe o uso de redes neurais convolucionais para diagnosticar essas doenças em frutos de cacau. Integrado a um aplicativo móvel, esse sistema alcançou 93% de precisão na detecção por meio de técnicas de visão computacional. Essa abordagem auxilia no diagnóstico precoce e na redução de perdas de produção.

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