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DETECÇÃO DE PRAGAS NA AGRICULTURA ATRAVÉS DA VISÃO COMPUTACIONAL EM TEMPO REAL
matheus mancilha marinho
miguel nascimento venzel
leonardo adriano da silva
adriana maia da silva coelho - orientador(a)
geraldo moreno florentino júnior - coorientador(a)
Contato: matheusmancilha25@gmail.com
Escola Salesiana São José
Resumo. A agricultura enfrenta diversos desafios, destacando-se entre eles o combate às pragas, cujo impacto negativo nas plantações é evidente. Entretanto, agricultores de pequenos e médio porte acabam enfrentando a escassez de tecnologias de precisão por conta do alto custo. Por conta desses pontos, está sendo desenvolvido uma Inteligência Artificial que identifica doenças na planta por meio da visão computacional, essa Inteligência Artificial será conectada a um drone mais acessível que voe de maneira autônoma mapeando a plantação e detectando doenças, facilitando um monitoramento na plantação. Para o desenvolvimento da Inteligência Artificial, está sendo utilizado redes neurais de diversas doenças disponibilizadas na Internet, além de, diversas bibliotecas Python, cada uma com suas funcionalidades específicas. O OpenCV e o TensorFlow são fundamentais para a construção e treinamento de modelos de aprendizado profundo oferecendo ferramentas robustas para redes neurais. Será criado um aplicativo em Python pelo framework Kivy, nesse aplicativo será onde o produtor irá definir o tamanho da área de cultivo, ao fazer isso será criado um mapa com um ponto de referência que o produtor escolherá, também será programada a rota do voo e o local de infecção caso o drone detecte algo. Para o voo autônomo serão realizados dois processos, o primeiro processo é a parametrização da área de cultivo que será feita pelo produtor através do aplicativo, e o segundo processo é o envio dessas informações para o software de voo autônomo compatível com o drone. Utilizar esses aplicativos permitirão ao usuário direcionar o drone para cobrir toda a área de plantio.
Palavras-chave: Agricultura; IA; Drone.
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