ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPq; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.2026-07-07http://hdl.handle.net/123456789/455678RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão.CIIC 2017. Nº 17603.1 CD-ROM.p. 1-9.openAccessAprendizado de máquinaReconhecimento de imagensImage recognitionMachine learningUvaViticulturaArtificial intelligenceImage analysisViticultureArtigo em anais e proceedings