Defesa P\u00fablica da Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado do Engenheiro de Controle e Automa\u00e7\u00e3o Matheus Cassali da Rosa<\/p>\n\n\n\n
Data: 23\/04\/2019 – ter\u00e7a-feira
Hor\u00e1rio: 13h00min
Local: Sal\u00e3o de Eventos do Instituto Eletrot\u00e9cnico da UFRGS (Av. Osvaldo Aranha, n\u00ba 103 – 1\u00ba andar – Campus Centro)<\/p>\n\n\n\n
Banca examinadora:<\/p>\n\n\n\n
Profa. Dra. Adriane Parraga – Curso de Engenharia de Computa\u00e7\u00e3o – UERGS<\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Ricardo de Azambuja – Plymouth University – UK<\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Alexandre Balbinot – PPGEE – UFRGS<\/p>\n\n\n\n
Orientador: Prof. Dr. Valner Jo\u00e3o Brusamarello – PPGEE – UFRGS
T\u00edtulo da Disserta\u00e7\u00e3o: “REDES NEURAIS CONVOLUTIVAS APLICADAS \u00c0 DETEC\u00c7\u00c3O DE ERVAS DANINHAS”<\/p>\n\n\n\n
Resumo:
“A discrimina\u00e7\u00e3o entre plantas de cultura e erva daninha \u00e9 um passo muito importante para os sistemas de pulveriza\u00e7\u00e3o seletiva, cuja aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 feita apenas onde for necess\u00e1rio. Tais sistemas s\u00e3o essenciais para evitar o desperd\u00edcio de agroqu\u00edmicos e reduzir os impactos econ\u00f4micos e ambientais. V\u00e1rias t\u00e9cnicas de vis\u00e3o computacional foram desenvolvidas para abordar o problema, no entanto, existem poucos trabalhos utilizando deep learning para essa \ufb01nalidade. Neste trabalho \u00e9 analisado o desempenho de segmenta\u00e7\u00e3o de ervas daninhas e plantas atrav\u00e9s de duas arquiteturas diferentes de aprendizagem profunda para a segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica: Rede Totalmente Convolucionais (Fully Convolutional Network) e SegNet. Um banco de dados aberto com 39 imagens de plantas e ervas daninhas foi usado para estudo de caso. Os resultados mostraram uma precis\u00e3o global maior que 90% no conjunto de valida\u00e7\u00e3o para ambas as arquiteturas. Num segundo experimento, novas redes FCN foram treinadas com diferente pr\u00e9-processamento das imagens e diferentes propor\u00e7\u00f5es treino\/teste do conjunto de dados para avaliar o impacto dessas a\u00e7\u00f5es no desempenho de segmenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Palavras-chave: Detec\u00e7\u00e3o de ervas daninhas, deep learning, FCN, SegNet, segmenta\u00e7\u00e3o de imagem.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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