Resultados preliminares de deteção de imagens de pêssegos aplicando o método Faster R-CNN

A deteção de frutos é de fundamental importância em sistemas de estimação de produção. Neste trabalho, são apresentados os resultados preliminares da utilização do método de deteção de objetos Faster R-CNN na deteção de imagens de pêssegos. O estudo consiste na avaliação do desempenho do método em i...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Assunção, Eduardo Timóteo (author)
Outros Autores: Gaspar, Pedro Dinis (author), Mesquita, Ricardo (author), Veiros, André (author), Proença, H. (author)
Formato: article
Idioma:por
Publicado em: 2020
Assuntos:
Texto completo:http://hdl.handle.net/10400.6/10361
País:Portugal
Oai:oai:ubibliorum.ubi.pt:10400.6/10361
Descrição
Resumo:A deteção de frutos é de fundamental importância em sistemas de estimação de produção. Neste trabalho, são apresentados os resultados preliminares da utilização do método de deteção de objetos Faster R-CNN na deteção de imagens de pêssegos. O estudo consiste na avaliação do desempenho do método em imagens RGB obtidas em ambiente real num pomar. Embora este método de deteção tenha sido aplicado noutros trabalhos com o objetivo de detetar frutos, ainda não foi utilizado na deteção de pêssegos. A cor, a sua distribuição na árvore e a clusterização são características intrínsecas aos pêssegos. Os resultados obtidos, ainda que preliminares, mostram um elevado potencial da utilização do método na deteção destes frutos. Todavia, os resultados também mostram a necessidade de melhoria no desempenho. Isso pode ser alcançado com o aumento na quantidade de imagens de treino e também por definir um melhor critério de anotação dos frutos oclusos.