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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/72703| Tipo: | TCC |
| Título : | Uso de deep learning para detecção e classificação de frutos de acerola em imagens digitais |
| Autor : | Silva, Gabriel Barros Aragão |
| Tutor: | Figueiredo, Tatiane Fernandes |
| Palabras clave : | Visão computacional;Redes neurais convolucionais;Aprendizagem profunda |
| Fecha de publicación : | 2023 |
| Citación : | SILVA, Gabriel Barros Aragão. Uso de deep learning para detecção e classificação de frutos de acerola em imagens digitais. 2023. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2023. |
| Resumen en portugués brasileño: | Constantemente, a agroindústria se depara com a necessidade de intensificar e aprimorar seu processo produtivo. Nos últimos anos, no Ceará, o cenário não é diferente. A geração de grandes fazendas de cultivo de acerola no estado intensificou a busca por novas tecnologias que possam potencializar suas produções. Mais especificamente, quando se trata de acerola, a grande quantia de vitamina C presente nos frutos é um fator significativo para o crescimento da sua produção. Com esse aumento de demanda, faz-se necessário ampliar a manufatura e assim buscar melhores condições de produção dos frutos. Com o objetivo de colaborar com o estado da arte sobre aplicação de tecnologias computacionais em cultivos de acerola, este trabalho propõe a aplicação de Deep Learning para criação de modelos para decteção dos frutos de acerolas em imagens digitais de aceroleiras, assim como a classificação destes frutos de acordo com sua cor. |
| Abstract: | The agroindustry is constantly faced with the need to intensify and improve its production process. In recent years, in Ceará, the scenario is no different. The generation of large acerola farms in the state has intensified the search for new technologies that can enhance their production. More specifically, when it comes to acerola, the large amount of vitamin C present in the fruits is a significant factor for the growth of its production. With this increase in demand, it is necessary to expand manufacturing and thus seek better conditions for fruit production. With the aim of collaborating with the state of the art on the application of computational technologies in acerola crops, this work proposes the application of Deep Learning to create models for detection of acerola fruits in digital images of acerola trees, as well as the classification of these fruits according to their color. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/72703 |
| Aparece en las colecciones: | CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - RUSSAS - Monografias |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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