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Análise e classificação de plântulas de soja por meio de visão computacional e processamento de imagens

Processo: 20/13206-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2021
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Jarbas Caiado de Castro Neto
Beneficiário:João Pedro Almeida Santos Secundino
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Agricultura   Visão computacional   Inteligência artificial   Classificação   Soja   Plântulas   Processamento de imagens   Metodologia e técnicas de computação

Resumo

A cultura de soja desempenha um papel importante na economia nacional, e, por este motivo, é necessária a busca por métodos e tecnologias que tornem a pesquisa no campo de sementes ainda mais eficiente. Pensando nisso, o presente projeto visa, através de métodos de processamento digital de imagens e da aplicação de inteligência artificial, analisar e classificar plântulas de soja. O principal objetivo é auxiliar os pesquisadores nos procedimentos repetitivos e propícios a erros inerentes aos testes de vigor e aos experimentos de germinação, em especial às etapas de medição. Além disso, também se deseja, com a criação dessa ferramenta, diminuir os níveis de subjetividade que estão presentes nessas análises, principalmente na fase de classificação das plântulas. Para isso, este trabalho será dividido entre a criação de uma base com imagens de plântulas de soja e o desenvolvimento de dois módulos, um para a segmentação das imagens das plântulas em suas partes fundamentais e outro para a classificação das mesmas, ambos utilizando técnicas de Visão Computacional. Objetivando a criação da base, os experimentos de germinação serão realizados de acordo com as normas adotadas pela Regra de Análise de Sementes (RAS) e as plântulas resultantes serão escaneadas para que as imagens possam ser analisadas. Esta base será processada e, então, utilizada para o treinamento de modelos de Redes Neurais de segmentação semântica e de classificação de imagens, ambas tarefas importantes para a coleta das informações necessárias para o cálculo do vigor dos lotes de sementes.

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