Ferramenta computacional para avaliação de pragas e doenças em cafezais por imagens

Abstract

Os constantes avanços na área de inteligência artificial proporcionam de forma eficaz desenvolver ações preventivas e corretivas direcionadas às pragas agrícolas potencialmente danosas a lavouras. Este trabalho tem como proposta o desenvolvimento de uma aplicação auxiliar, combinando técnicas de detecção de objetos com redes neurais convolucionais para auxiliar na identificação de folhas e conseguir melhor aplicar técnicas de monitoramento dos locais afetados. A melhora na captura das imagens que serão aplicadas aos modelos de inteligência artificial nos permitem apresentar dados mais pertinentes para análise dos agravantes agrícolas presentes nas lavouras e assim combatê-los. O desenvolvimento da aplicação terá como base a integração de uma rede neural convolucional, capaz de identificar dois dos principais tipos de folhas cafeeiras cultivadas no cenário brasileira, robusta e arábica, e aplicá-los em um ambiente que permitirá desenvolver análises futuras, obtendo uma acurácia superior a 70% dentro dos modelos testados.