MAC0499 - Trabalho de Formatura Supervisionado

Integrantes do grupo

Orientadora

Nina Sumiko Tomita Hirata

Título do trabalho

TomatoHealth: Uma alternativa à escassez de datasets opensource de visão computacional para agricultura

Resumo do trabalho

Em nosso trabalho, desenvolvemos um sistema capaz de: detectar doenças em tomateiros por fotos, com base no uso da arquitetura de aprendizado de máquina introduzida em 2016 YOLO (You Only Look Once); popular um banco de dados com fotos enviadas por usuários; e ser utilizado por especialistas para a rotulagem de doenças em fotos de tomateiros. Esse sistema, denominado de TomatoHealth pelos autores, visa contribuir para a aplicação de técnicas modernas de aprendizado de máquina para a detecção e o diagnóstico de doenças em plantas, principalmente com o objetivo de melhorar a performance de dados públicos disponibilizados para tal, pois questões de qualidade fazem com que estes não apresentem desempenhos adequados em aplicações reais. Nesse sentido, esse sistema visa produzir um acervo de imagens em situações reais, por exemplo, fotos tiradas de um celular para diagnosticar um tomateiro, e rotular esses dados com o apoio de uma interface a ser usada por especialistas.

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Monografia em formato PDF

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