LOCALIZAÇÃO NÃO SUPERVISIONADA AUTOMATIZADA DE EVENTOS SENSÍVEIS AO CONTEXTO EM CULTIVOS E EXTENSÃO DE COMPUTAÇÃO DA MESMA

IPC Classification

Priority claims

Abstract

As técnicas existentes na agricultura de precisão compreendem a detecção de eventos supervisionados e precisam de dados de treinamento rotulados, o que é tedioso, considerando o grande número de cultivos, diferenças nos mesmos e ainda maior número de doenças e pragas. A presente divulgação fornece um método não supervisionado e usa imagens de qualquer tamanho capturadas em um ambiente não controlado. Os métodos e sistemas divulgados encontram aplicação na localização e classificação automática de eventos, incluindo estado de saúde e estágio de crescimento, e também estimando uma extensão de manifestação do evento. As informações de continuidade espacial em pixels e limites em uma determinada imagem são usadas para atualizar a representação do recurso e a atribuição do rótulo a cada pixel usando uma rede totalmente convolucional. A retropropagação dos rótulos de pixel modificados de acordo com a saída de um método baseado em gráfico ajuda a rede neural a convergir e fornecer uma solução eficiente em termos de tempo.