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Identificação de doenças na soja utilizando redes neurais artificiais em dispositivos móveis

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dc.contributor.advisor Lavarda, Roger Luis Hoff pt_BR
dc.contributor.author Port, Fernando Augusto pt_BR
dc.date.accessioned 2026-02-25T20:16:43Z pt_BR
dc.date.available 2026-02-25T20:16:43Z pt_BR
dc.date.issued 2025 pt_BR
dc.identifier.uri https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/2632
dc.description.abstract A cultura da soja, uma das mais importantes do agronegocio e para ́ a economia brasileira, enfrenta desafios decorrentes de doenc ̧as que podem ter um impacto direto em sua produtividade. No entanto, a aplicac ̧ao de tecnolo- ̃ gias digitais por agricultores e profissionais do campo oferece uma forma de mitigar os efeitos causados pelas pragas que afetam as plantas. O presente trabalho, apresenta um aplicativo para o sistema operacional Android capaz de auxiliar o produtor na identificac ̧ao das doenc ̧as Crestamento Bacteriano, ̃ Ferrugem Asiatica e Mildio, utilizando t ́ ecnicas de vis ́ ao computacional e um ̃ modelo de Rede Neural Artificial para realizar a classificac ̧ao das mesmas. Ao ̃ termino da pesquisa, o aplicativo demonstrou sua capacidade em identificar e ́ classificar, por meio de imagens, as folhas de soja afetadas por estas doenc ̧as, alcanc ̧ando uma acuracia de aproximadamente 99% nos testes conduzidos em ́ um Smartphone. pt_BR
dc.description.abstract The soybean culture, one of the most crucial components of agribusi- ness and the Brazilian economy, faces challenges stemming from diseases that can directly impact its productivity. However, the application of digital tech- nologies by farmers and field professionals offers a way to mitigate the effects caused by pests affecting the plants. This study presents a mobile application for the Android operating system capable of assisting producers in identifying Bacterial Blight, Rust, and Downy Mildew diseases, using computer vision te- chniques and an Artificial Neural Network model for their classification. At the end of the research, the application demonstrated its ability to identify and classify soybean leaves affected by these diseases through images, achieving an accuracy of approximately 99% in tests conducted on a smartphone. en
dc.format.mimetype application/pdf pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.rights Open Access pt_BR
dc.subject Soja pt_BR
dc.subject Redes neurais (Computação) pt_BR
dc.title Identificação de doenças na soja utilizando redes neurais artificiais em dispositivos móveis pt_BR
dc.type Trabalho de conclusão de graduação pt_BR
dc.degree.grantor Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul pt_BR
dc.degree.level Graduação pt_BR
dc.degree.date 2025 pt_BR
dc.degree.local Ibirubá, BR-RS pt_BR
dc.degree.graduation Bacharelado em Ciência da Computação pt_BR
dc.degree.department Campus Ibirubá pt_BR


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