Desenvolvimento de um modelo inteligente para identificar e contar insetos em armadilhas adesivas.

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dc.contributorARTUR MARIANO DA SILVA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; ÁLISSON MELLO DA ROSA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; NICOLAS WELFER KIRINUS, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; DOUGLAS LAU, CNPF; ALEXSANDER FURTADO CARNEIRO, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; TELMO DE CESARO JÚNIOR, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE.
dc.creatorSILVA, A. M. da
dc.creatorROSA, A. M. da
dc.creatorKIRINUS, N. W.
dc.creatorLAU, D.
dc.creatorCARNEIRO, A. F.
dc.creatorCESARO JÚNIOR, T. de
dc.date2025-04-17T18:47:29Z
dc.date2025-04-17T18:47:29Z
dc.date2025-04-17
dc.date2024
dc.date.accessioned2026-07-07T03:33:28Z
dc.descriptionEste estudo propõe um modelo baseado na rede neural YOLOv7 para a identificação e contagem de afídeos alados em imagens de armadilhas adesivas. Comparou-se dois modelos: o primeiro utilizando transferência de aprendizado (transfer learning) e o segundo treinado a partir de pesos aleatórios. Embora o modelo treinado com pesos aleatórios tenha demonstrado melhor desempenho geral, as métricas de recall, F1 score e mAP@.5:.95 revelaram dificuldades na localização precisa dos afídeos, indicando a necessidade de aprimorar o conjunto de imagens e o mecanismo de aquisição. Este estudo ilustra como a inteligência artificial pode ser aplicada ao monitoramento de pragas, contribuindo para práticas agrícolas mais sustentáveis.
dc.identifierIn: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGENS, 37., 2024. Anais estendidos [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1174973
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/437078
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectRede neural
dc.subjectManejo integrado de pragas
dc.subjectMonitoramento de pragas
dc.subjectArmadilha
dc.subjectInseto
dc.subjectAfídeo
dc.subjectNeural networks
dc.subjectAphididae
dc.subjectTraps
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectPest monitoring
dc.titleDesenvolvimento de um modelo inteligente para identificar e contar insetos em armadilhas adesivas.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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