| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Borges, Díbio Leandro | - |
| dc.contributor.author | Oliveira, Ronald Cesar Dias de | - |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Ronald Cesar Dias de. Avaliação de modelos YOLO para detectar percevejos em plantações de soja. 2023. 55 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Devido à crescente demanda por técnicas de agricultura de precisão para melhor aproveitamento dos recursos disponíveis em campo, a aplicação de algoritmos de visão computacional é uma solução que trás uma ampla vantagem para auxiliar a detecção de pestes, possibilitando um tratamento mais eficaz e menos prejudicial à saúde ambiental. Com
base nessa afirmativa, este trabalho consiste em avaliar o modelo YOLO4 e comparar com as versões posteriores YOLOR, YOLOv5 e YOLOv7, que utilizam redes neurais convolucionais para detecção de objetos em tempo real. Estes foram treinados e utilizados para detectar Percevejos em imagens e vídeos em uma plantação de soja. Assim, utilizando métricas estatísticas, foram feitas considerações para definir o mais adequado modelo de acordo com a situação presente. Por meio de parceria com a Embrapa, foi utilizada uma
base de dados que através de técnicas de aumento de dados foi possível transformar 77 imagens em 600. Dessa forma, o melhor modelo foi o YOLO v4 ao obter 99% de mAP@0.50, 99% de Precisão e 99% de Revocação em 60 imagens de validação. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Agricultura de precisão | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Pragas agrícolas - controle | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Aprendizado de máquina | pt_BR |
| dc.title | Avaliação de modelos YOLO para detectar percevejos em plantações de soja | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-12-12T10:45:07Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-12T10:45:07Z | - |
| dc.date.submitted | 2023-02-15 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/37043 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Due to the growing demand for precision agriculture techniques to better utilize available
resources in the field, the application of computer vision algorithms is a solution that
brings a wide advantage to help the detection of pests, enabling a more effective and
less harmful treatment to environmental health. Based on this statement, this work
consists of evaluating the model YOLO4 and comparing to the posterior versions YOLOR,
YOLOv5 and YOLOv7, which use convolutional neural networks for object detection in
real time. These were trained and used to detect brown bugs on images and videos
of a soybean plantation. Thus, it was used statistical metrics considerations to define
the most appropriate model according to the present situation. Through a partnership
with Embrapa, a database was used which, through data augmentation techniques it was
possible to transform 77 images into 600. The best model was YOLOv4, obtaining 99%
of mAP@0.50, 99% of Precision and 99% of Recall on 60 validation images. | pt_BR |
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