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dc.creator.IDSANTOS, M. E.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5340684626509651pt_BR
dc.contributor.advisor1FERRAZ, Rener Luciano de Souza.-
dc.contributor.advisor1IDFERRAZ, R. L. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8198767703855831pt_BR
dc.contributor.referee1BARBOSA NETO, Miguel Avelino.-
dc.contributor.referee1IDBARBOSA NETO, M. A.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7918627744312863pt_BR
dc.contributor.referee2ANDRADE, Wellerson Leite de.-
dc.contributor.referee2IDANDRADE, W. L.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7259549344494975pt_BR
dc.contributor.referee3BONOU, Semako Ibrahim.-
dc.contributor.referee3IDBONOU, S. I.pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0278611065117108pt_BR
dc.identifier.doihttps://dx.doi.org/10.52446/cursoagroecologiaCDSA.2023.tccmon.santos3-
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido - CDSApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqAgroecologiapt_BR
dc.titleIdentificação das variedades crioulas de feijão-caupi a partir de imagens digitais de sementes e técnicas de inteligência artificial.pt_BR
dc.date.issued2023-02-16-
dc.description.abstractCowpea 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29144-
dc.date.accessioned2023-03-17T21:15:46Z-
dc.date.available2023-03-17-
dc.date.available2023-03-17T21:15:46Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectTecnologia de sementespt_BR
dc.subjectFeijão-caupi - sementespt_BR
dc.subjectImagens digitais de sementespt_BR
dc.subjectInteligência artificial - sementespt_BR
dc.subjectIdentificação de sementes – inteligência artificialpt_BR
dc.subjectSementes crioulas – feikão-caupipt_BR
dc.subjectClassificação fenotípicapt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectSeed technologypt_BR
dc.subjectCowpea - seedspt_BR
dc.subjectDigital images of seedspt_BR
dc.subjectArtificial intelligence - seedspt_BR
dc.subjectSeed identification – artificial intelligencept_BR
dc.subjectCreole seeds – cowpea beanspt_BR
dc.subjectPhenotypic classificationpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSANTOS, Marcelo Eduardo dos.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeIdentification of creole variety of cowpea from digital images of seeds and artificial intelligence techniques.pt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, 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/29144pt_BR
Appears in Collections:Curso Superior de Tecnologia em Agroecologia - CDSA - Monografias

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MARCELO EDUARDO DOS SANTOS - TCC AGROECOLOGIA CDSA 2023.pdfMarcelo Eduardo dos Santos - TCC Agroecologia CDSA 20231.82 MBAdobe PDFView/Open


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