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metadata.dc.type: masterThesis
Title: Uma proposta integrada de software e hardware para monitoramento de insetos-praga em plantações na forma de uma armadilha inteligente
Other Titles: An integrated software and hardware proposal for plantation insect pest monitoring in the form of an intelligent trap
metadata.dc.creator: Remboski, Thainan Bystronski
metadata.dc.contributor.advisor1: Aguiar, Marilton Sanchotene de
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Ferreira Júnior, Paulo Roberto
metadata.dc.description.resumo: O manejo integrado de pragas (MIP) é uma técnica que procura manter as pragas abaixo do nível em que causem danos para as plantações. O MIP também busca realizar um controle de pragas que seja prático, eficiente, econômico e que não prejudique a saúde da população, visando a diminuição do uso de agrotóxicos nas plantações. Uma técnica bastante empregada no monitoramento da população de insetos-praga é baseada no uso de armadilhas. Porém, o método usual consiste em levantamentos de campo regulares com a observação visual de armadilhas por um operador humano. Esse método possui inconvenientes por ser intensivo, insalubre e oneroso para o operador, além de não ser possível obter informações sincronizadas e em tempo real de todas armadilhas. Uma opção alternativa é utilizar armadilhas inteligentes que sejam capazes de coletar imagens e processá-las, realizando a identificação e contagem dos insetos e enviando a esta informação a um servidor central. Contudo, a tarefa de identificação não é trivial, pois inúmeros fatores podem prejudicar esse processo, tais como: sobreposição de insetos, diversidade de insetos capturados, baixa iluminação, entre outros fatores. Neste contexto, este trabalho visa desenvolver um protótipo de armadilha inteligente para automatizar todo processo de contagem de insetos-praga nas plantações. Para atingir este objetivo, uma rede neural foi treinada para realizar a identificação dos insetos-praga Ceratitis capitata e Grapholita molesta em imagens obtidas no interior das armadilhas desenvolvidas. Além da identificação, também é realizada a contagem dos insetos-praga capturados, em que o resultado desta contagem é enviado diretamente para um sistema remoto, onde será feito o monitoramento da população de insetos-praga da plantação. A etapa de identificação apresentou resultados satisfatórios, com uma acurácia superior a 93%. A etapa de contagem também apresentou resultados promissores, porém, em consequência dos fatores citados anteriormente, alguns erros foram introduzidos nesta etapa, demonstrando que ainda há espaço para melhorias.
Abstract: Integrated pest management (IPM) is a technique that seeks to keep pests always below the level at which they cause damage to crops. IPM also seeks to carry out pest control that is practical, efficient, economical and does not harm the health of the population, aiming at reducing the use of pesticides in plantations. A technique widely employed in monitoring the population of pests is based on the use of traps. However, the usual method consists of regular field surveys with the visual observation of traps by a human operator. This method has drawbacks because it is intensive, unhealthy and costly for the operator, and it is not possible to obtain real-time and synchronized information of all traps. An alternative option is to use intelligent traps that are capable of collecting and processing images, identifying and counting insects and sending this information to a central server. However, the task of identification is not trivial, since many factors can impair this process, such as insect overlap, high variety of captured insects, low illumination, among others. Based on this context, this work aims to develop an intelligent trap prototype to automate the whole process of pest insect counting in plantations. To achieve this goal, a neural network was trained to identify the insect pests Ceratitis capitata and Grapholita molesta in images obtained inside the developed traps. In addition to the identification, the counting of the captured pest insects is also performed, in which the counting result is sent directly to a remote system, where the plant pest insect population will be monitored. The identification step presented satisfactory results, with an accuracy higher than 93%. The counting step also presented promising results, however, as a result of the factors mentioned above, some errors were introduced in this step, showing that there is still room for improvement.
Keywords: Computação
Aprendizagem de máquina
Rede neural convolucional
Identificação de insetos
Computação aplicada
Machine learning
Convolutional neural network
Insect identification
Applied computing
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Pelotas
metadata.dc.publisher.initials: UFPel
metadata.dc.publisher.department: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Computação
Citation: REMBOSKI, Thainan Bystronski. Uma proposta integrada de software e hardware para monitoramento de insetos-praga em plantações na forma de uma armadilha inteligente. Orientador: Marilton Sanchotene de Aguiar. 2019. 69 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2019.
metadata.dc.rights: OpenAccess
URI: http://guaiaca.ufpel.edu.br:8080/handle/prefix/6217
Issue Date: 20-Dec-2019
Appears in Collections:PPGC: Dissertações e Teses

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