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- W3119593403 abstract "A identificaA§A£o do estresse nutricional das plantas com base nos sintomas visuais A© predominantemente manual e A© realizada por especialistas treinados para identificar tais anomalias. AlA©m disso, esse processo tende a consumir muito tempo, tem uma variabilidade entre as Aireas de cultivo e A© frequentemente necessAirio para anAilise em vAirios pontos da propriedade. Este trabalho propAµe um sistema de reconhecimento de imagens que analisa o estado nutricional da planta para ajudar a resolver esses problemas. A metodologia utiliza aprendizado profundo que automatiza o processo de identificaA§A£o e classificaA§A£o do estresse nutricional de Brachiaria brizantha cv. marandu. Um sistema de reconhecimento de imagem foi construAdo e analisa o estado nutricional da planta usando as imagens digitais de suas folhas. O sistema identifica e classifica as deficiAancias de nitrogAanio e potAissio. Ao receber a imagem da folha do pasto, apA³s uma classificaA§A£o realizada por uma rede neural convolucional (CNN), o sistema apresenta o resultado do estado nutricional diagnosticado. Os testes realizados para identificar o estado nutricional das folhas apresentaram uma precisA£o de 96%. Estamos trabalhando para expandir os dados do banco de dados de imagens para obter um aumento nos nAveis de precisA£o, visando o treinamento com maior quantidade de informaA§Aµes apresentadas A CNN e, assim, obtendo resultados mais expressivos." @default.
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