Banca de QUALIFICAÇÃO: WESLEY RIBEIRO DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: WESLEY RIBEIRO DE SOUZA
DATA: 07/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Defesas do PPGEISA
TÍTULO:

DETECÇÃO DE FERRUGEM EM FOLHAS DE CAFÉ UTILIZANDO A VISÃO COMPUTACIONAL

PALAVRAS-CHAVES:

Ferrugem-do-cafeeiro, aprendizado de máquina, redes convolucionais

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentação
ESPECIALIDADE: Instrumentação Eletrônica
RESUMO:

A ferrugem-do-cafeeiro é uma das doenças mais impactantes na cafeicultura, causando queda prematura das folhas e redução significativa da produção. Métodos convencionais de diagnóstico, como a inspeção visual, são subjetivos, demorados e dependentes de especialistas, o que pode comprometer a eficácia do controle da doença. Nesse contexto, a visão computacional e o aprendizado de máquina surgem como soluções promissoras para a detecção de doenças e quantificar o índice de incidência da doença na folha de café, permitindo intervenções rápidas e eficazes. O trabalho propõe a utilização de redes neurais convolucionais, especificamente a arquitetura YOLOv11, para a segmentação e detecção de áreas afetadas pela ferrugem em folhas de café e a classificação de severidade da doença, utilizando os seguintes parâmetros: (2,5%, 5%, 10%, 20%, 40% e  acima de 60%). O modelo é treinado com um conjunto de dados composto por imagens anotadas manualmente, utilizando a ferramenta Labelling para a criação de bounding boxes que delimitam as áreas de infecção. A avaliação do desempenho do modelo é feita com base em métricas como precisão (precision), recall, Intersection over Union (IoU) e Average Precision (AP).

MEMBROS DA BANCA:
Interno - WILIAN SOARES LACERDA (Suplente)
Externo ao Programa - MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO - DCF/ESAL (Membro)
Presidente - DANTON DIEGO FERREIRA (Membro)
Interno - BRUNO HENRIQUE GROENNER BARBOSA (Membro)