Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas.
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RESUMO - A compreensão de cenas tridimensionais na agricultura é de interesse estratégico para a atividade, pois abre caminho para automatizar análises e processos produtivos no campo. Na última década, algoritmos de aprendizado profundo se tornaram estado da arte em tarefas de detecção e classificação em imagens. Ao mesmo tempo, algoritmos de reconstrução tridimensionais de estruturas a partir de imagens se tornaram cada vez mais robustos e escaláveis. Redes neurais profundas, no entanto, ainda são pouco aplicadas a dados tridimensionais, em especial a representações de cenas na agricultura. Neste trabalho, mostramos os resultados de testes de reconstrução tridimensional de linhas de uma vinícola e desenvolvemos a base de uma interface para anotação de nuvens de pontos, fundamental para o treinamento de redes neurais. Acreditamos que as redes profundas serão capazes de segmentar, classificar e identificar a qual instância pertencem objetos de interesse em videiras, como frutos, folhas e ramos. Esse resultado é aplicável no auxílio de atividades que precisem de análise fenotípica em campo, como robótica de precisão, acompanhamento da produção e previsão de rendimentos de cultivos.
Evento online. CIIC 2020. Nº 20601.
Evento online. CIIC 2020. Nº 20601.
Palabras clave
Redes neurais, Redes Neurais Profundas, Reconstrução Tridimensional, Anotação de Dados, Classificação e Segmentação, Nuvens de Pontos, Deep Neural Networks, Tridimensional Reconstruction, Data Annotation, Classification and Segmentation, Point Clouds, Neural networks