Colher ou não colher? Uma rede neural convolucional para apoiar cafeicultores na decisão da colheita

Resumo


Nesse artigo é feito um estudo de modelos de aprendizado profundo para auxiliar os agricultores na melhor tomada de decisão da colheita dos cafeeiros. Este é um problema pouco explorado na literatura e se torna muito difícil por conta dos frutos amadurecerem de maneira desuniforme na planta. Nesse sentido, coletamos milhares de imagens de cafeeiros as quais foram posteriormente classificadas por especialistas da área, Além disso, triplicamos a base de dados utilizando o processo de aumento de dados e três arquiteturas de redes neurais convolucionais foram treinadas e tiveram seu desempenho preditivo comparado. Os resultados mostram que nosso melhor obteve uma taxa de acerto de 93\% e F1-score de 92\% em imagens separadas para os testes.

Palavras-chave: rede neural convolucional, colheita do café, mobilenet, mobilenetv2, nasnetmobile, aumento de dados

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Publicado
07/06/2021
MUNDIM FILHO, Anagê Calixto; ALVARENGA, Cleyton; CARNEIRO, Murillo Guimarães. Colher ou não colher? Uma rede neural convolucional para apoiar cafeicultores na decisão da colheita. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 17. , 2021, On-line. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 57-60. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2021.15356.