Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29144
Title: | Identificação das variedades crioulas de feijão-caupi a partir de imagens digitais de sementes e técnicas de inteligência artificial. |
Other Titles: | Identification of creole variety of cowpea from digital images of seeds and artificial intelligence techniques. |
???metadata.dc.creator???: | SANTOS, Marcelo Eduardo dos. |
???metadata.dc.contributor.advisor1???: | FERRAZ, Rener Luciano de Souza. |
???metadata.dc.contributor.referee1???: | BARBOSA NETO, Miguel Avelino. |
???metadata.dc.contributor.referee2???: | ANDRADE, Wellerson Leite de. |
???metadata.dc.contributor.referee3???: | BONOU, Semako Ibrahim. |
Keywords: | Tecnologia de sementes;Feijão-caupi - sementes;Imagens digitais de sementes;Inteligência artificial - sementes;Identificação de sementes – inteligência artificial;Sementes crioulas – feikão-caupi;Classificação fenotípica;Aprendizagem de máquina;Seed technology;Cowpea - seeds;Digital images of seeds;Artificial intelligence - seeds;Seed identification – artificial intelligence;Creole seeds – cowpea beans;Phenotypic classification;Machine learning |
Issue Date: | 16-Feb-2023 |
Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
Citation: | SANTOS, Marcelo Eduardo dos. Identificação das variedades crioulas de feijão-caupi a partir de imagens digitais de sementes e técnicas de inteligência artificial. 2023. 29f. (Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso Superior de Tecnologia em Agroecologia, Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido, Universidade Federal de Campina Grande, – Sumé - Paraíba – Brasil, 2023. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29144 |
???metadata.dc.description.resumo???: | O feijão-caupi é uma cultura de grande importância mundial, motivo pelo qual muitas variedades crioulas e cultivares melhoradas são exploradas. As sementes desses materiais possuem características intrínsecas que os distinguem. Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi ajustar os modelos de aprendizagem de máquina para identificação de feijão-caupi a partir do processamento de imagens digitais de sementes utilizando-se de técnicas de inteligência artificial. Para tanto, imagens digitais de sementes de 6 variedades crioulas (VAR Bola-de-coco, VAR Paulistinha, VAR Sempre-verde, VAR Corujinha, VAR Pintado, VAR Rabo-de-tatú), foram obtidas e processadas utilizando-se dos vetorizadores InceptionV3, SqueezeNet, VGG16 e VGG19. Posteriormente, foram testados os algoritmos de aprendizado de Máquina K-Vizinhos Mais Próximos (KNN - number of nearest neighbors), Árvore de Decisão (Tree), Floresta Aleatória (RF - Random Forest), Aumento de Gradiente (GB - Gradient Boosting), Máquina de Suporte de Vetores (SVM - Support Vector Machines) e Rede Neural Artificial (MLP - Multi-Layer Perceptron). O melhor indicador de performance para identificação de feijão-caupi a partir do processamento das imagens digitais de sementes foi obtido utilizando o algoritmo de aprendizado de máquina Rede Neural Artificial. |
Abstract: | Cowpea is a crop of great importance worldwide, which is why many landraces and improved cultivars are exploited. The seeds of these materials have intrinsic characteristics that distinguish them. Thus, the objective of this work was to adjust the machine learning models for cowpea identification from the processing of digital images of seeds using artificial intelligence techniques. For that, digital images of seeds of 6 landrace varieties and 10 cultivars were obtained and processed using the vectors InceptionV3, SqueezeNet, VGG16 and VGG19. Subsequently, the Machine learning algorithms K-Nearest Neighbors (KNN - number of nearest neighbors), Decision Tree (Tree), Random Forest (RF - Random Forest), Gradient Boosting (GB - Gradient Boosting), Support Vector Machines (SVM - Support Vector Machines) and Artificial Neural Network (MLP - Multi-Layer Perceptron). The best performance indicator for cowpea identification from digital seed image processing was obtained using the Artificial Neural Network machine learning algorithm. |
Keywords: | Tecnologia de sementes Feijão-caupi - sementes Imagens digitais de sementes Inteligência artificial - sementes Identificação de sementes – inteligência artificial Sementes crioulas – feikão-caupi Classificação fenotípica Aprendizagem de máquina Seed technology Cowpea - seeds Digital images of seeds Artificial intelligence - seeds Seed identification – artificial intelligence Creole seeds – cowpea beans Phenotypic classification Machine learning |
???metadata.dc.subject.cnpq???: | Agroecologia |
URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29144 |
Appears in Collections: | Curso Superior de Tecnologia em Agroecologia - CDSA - Monografias |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
MARCELO EDUARDO DOS SANTOS - TCC AGROECOLOGIA CDSA 2023.pdf | Marcelo Eduardo dos Santos - TCC Agroecologia CDSA 2023 | 1.82 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.