AMIPDI: architecture model to identify pests in soybean defoliation images using convolutional neural networks (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2025)
As pragas que atacam as culturas são uma das principais causas de baixa produção e de perdas económicas. Identificar,diagnosticar e as previsões são formas de reduzir as perdas e manter a qualidade da produção. A desfolha das culturasprejudica a produção e a qualidade da produtividade. O uso de tecnologias computacionais como Inteligência Artificiale Aprendizado de Máquina tem possibilitado a identificação de pragas de forma mais rápida e precoce. Neste artigo,propomos uma arquitetura baseada na aprendizagem profunda destinada a identificar e diagnosticar insetos atravésda análise da desfoliação em imagens de culturas. Foram consideradas diferentes abordagens de Redes NeuraisConvolucionais para avaliar a arquitetura proposta. O treinamento e o teste dosmodelos foram realizados utilizandoimagens coletadas por drone em um ambiente natural. A abordagem que apresentou omelhor desempenho, em nossocenário, foi a VGG16. A acuráciamédia, na fase de validação, foi de 0,95, enquanto no conjunto de teste, obtivemos 0,86.