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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/67028| Tipo: | TCC |
| Título: | Uso de visão computacional para classificação de frutos de acerola em imagens RGB |
| Autor(es): | Gonçalves, Nathalia Cavalcanti |
| Orientador: | Figueiredo, Tatiane Fernandes |
| Palavras-chave: | Agricultura 4.0;Smart Farming;Colheita Automatizada;Visão Computacional;Aprendizado de Máquina |
| Data do documento: | 2021 |
| Citação: | GONÇALVES,Nathalia Cavalcanti.Uso de visão computacional para classificação de frutos de acerola em imagens RGB. 39 f.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas,2021. |
| Resumo: | Com o advento da Agricultura 4.0, a evolução da produção agrícola tem tornado cotidiano o uso da tecnologia aplicada ao campo. Dentre as inovações emergentes, tem se popularizado a colheita automatizada, técnica que reconhece e classifica padrões em imagens de cultivos. Por esse motivo, são necessárias abordagens efetivas, que tragam segurança nos seus resultados. A acerola é um fruto muito consumido no Brasil e no exterior. Porém ainda não existem estudos do uso de visão computacional aplicados a essa cultura. Este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo inteligente, utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, capaz de classificar frutos de acerola em imagens RGB em duas classes: coloração avermelhada ou verde. |
| Abstract: | With the rising popularization of the Agriculture 4.0, the evolution of agricultural production has made customary the use of technology in the fields. Among the emerging innovations, automated harvesting, a technique that recognizes and classifies patterns in crop images, has become popular. For this reason, effective approaches to bring security to your results are needed. Acerola cherry is a fruit widely consumed in Brazil and abroad, however, there are still no studies on the use of computer vision applied to this crop. This study aims to present an intelligent model, using computer vision and machine learning techniques, capable of classifying acerola cherry fruits in RGB images in two classes: reddish or green coloring |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/67028 |
| Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE SOFTWARE - RUSSAS - Monografias |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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