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Uso de modelos de aprendizado de máquina em plataforma computacional embarcada para a classificação de doenças em plantas (2024)

  • Authors:
  • Autor USP: BARREIRA, BRUNA LOBATO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PCS
  • Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; IMAGEM; SISTEMAS EMBUTIDOS
  • Language: Português
  • Abstract: A identificação de doenças em plantas é um tema de grande importância na agricultura, pois contribui para evitar a perda de alimentos. Diante desse cenário, a utilização de modelos de aprendizado de máquina tem se mostrado eficaz na detecção de doenças, auxiliando na tomada de decisões e proporcionando ganhos em qualidade de identificação e tempo. Devido à necessidade de soluções acessíveis tanto em termos de conectividade com a Internet quanto de custo, especialmente para pequenos agricultores, esta pesquisa teve por objetivo desenvolver uma solução que combine a capacidade de dispositivos embarcados de pequeno porte com modelos de aprendizado de máquina para identificação de doenças em plantas em condições de campo. A pesquisa foi conduzida por meio da experimentação de quatro tipos diferentes de modelos amplamente utilizados em dispositivos embarcados: Yolov8n, ResNet50, MobileNetV2 e MobleNetv3 Large. Foram realizadas comparações entre modelos pré-treinados e não pré-treinados para a classificação de três doenças em plantas de milho em condições de campo: i) plantas saudáveis; ii) gray leaf spot; iii) northern leaf blight; e iv) northern leaf spot. O dispositivo embarcado utilizado foi o Raspberry Pi 4, devido à sua capacidade de processamento e seu baixo custo. Entre os modelos avaliados, o que mais se destacou foi o Yolov8n por tempo de treinamento, tempo de inferência no dispositivo embarcado e métrica avaliada, atingindo 0,998 de F1-Score.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 26.11.2024
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      BARREIRA, Bruna Lobato. Uso de modelos de aprendizado de máquina em plataforma computacional embarcada para a classificação de doenças em plantas. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08072025-111143/pt-br.php. Acesso em: 25 fev. 2026.
    • APA

      Barreira, B. L. (2024). Uso de modelos de aprendizado de máquina em plataforma computacional embarcada para a classificação de doenças em plantas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08072025-111143/pt-br.php
    • NLM

      Barreira BL. Uso de modelos de aprendizado de máquina em plataforma computacional embarcada para a classificação de doenças em plantas [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08072025-111143/pt-br.php
    • Vancouver

      Barreira BL. Uso de modelos de aprendizado de máquina em plataforma computacional embarcada para a classificação de doenças em plantas [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08072025-111143/pt-br.php

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