Classificação de espécies florestais usando aprendizagem em profundidade (deep learning)
| Autor: | Souza, Skarlat Manuely da Silva de, UNILA, Kapp, Marcelo Nepomoceno |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Iniciação Científica; v. 6, n. 4 (2019): Edição Especial-Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA); 56-64 Revista Brasileira de Iniciação Científica Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) instacron:IFSP |
| ISSN: | 2359-232X |
| Popis: | O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um sistema para o reconhecimento automático de espécies florestais usando aprendizagem profunda (Deep Learning). Neste tipo de sistema, uma imagem digitalizada de uma madeira é utilizada como entrada e a espécie florestal da tábua é automaticamente informada como saída. Este trabalho está organizado como segue. Primeiramente, apresentamos as técnicas envolvendo a rede neural convolutiva utilizada. Em seguida, descrevemos os experimentos e análises realizadas comparando os atuais resultados com técnicas já estudadas anteriormente de extração de características e classificação. As avaliações serão conduzidas utilizando uma base de imagens de 112 espécies florestais distintas. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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