Identifição de Espécies Florestais com YOLO: Um Estudo Baseado em Imagens de Folhas

Resumo


Gerenciar e proteger recursos naturais é uma das principais preocupações de um país. A ameaça da mudança climática traz ênfase para a preservação florestal, o primeiro passo na direção da prevenção é a educação ambiental. O seguinte trabalho procura criar um modelo de aprendizado profundo capaz de identificar a espécie de uma árvore por sua folha. Utilizando um dataset disponibilizado com 16 espécies florestais, totalizando 698 imagens, e amostras em um ambiente controlado para treinar o modelo de detecção de objetos com o software YOLO. Procura-se disponibilizar uma ferramenta capaz de facilitar e garantir maior confiança na identificação de uma espécie florestal em qualquer lugar. Possibilitando o estudo ambiental de áreas que recebem menos atenção de organizações formais e possuem menos recursos e mão de obra especializada. O modelo apresenta taxas de acerto acima de 93% com uma confiança de 60% nas predições.

Palavras-chave: reconhecimento de espécie, detecção de objetos, aprendizado produndo

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Publicado
27/11/2024
OSOWSKI, Isabela Yasmim; FADEL, Eduardo Marcon Gonçalves ; SABBI, Larissa; ZANINI, Agostinho; DE PAULA FILHO, Pedro Luiz. Identifição de Espécies Florestais com YOLO: Um Estudo Baseado em Imagens de Folhas. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 21. , 2024, Foz do Iguaçu/PR. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 188-193. DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2024.245737.