Diagnofomil: herramienta para el diagnóstico de enfermedades fúngicas en la hoja de maíz

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5965/2764747102042013125

Palabras clave:

enfermedad del maiz, visión por computador, redes neuronales

Resumen

Este artículo presenta el desarrollo de una herramienta para el diagnóstico de enfermedades fúngicas en las hojas de maíz. Muestra la fundamentación teórica acerca de las enfermedades tratadas, así como las técnicas utilizadas para su implementación. A continuación, se muestra el proceso de desarrollo de la herramienta, demostrando las técnicas utilizadas para extraer las características de las imágenes, las pruebas realizadas para encontrar la mejor configuración de red, el diagrama de clases y, por último, la herramienta en funcionamiento.

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Biografía del autor/a

Eduardo Stahnke, Universidad del Estado de Santa Catarina, UDESC, Brasil.

Especialista en Tecnologías para Aplicaciones Web por la Universidad del Norte de Paraná, UNOPAR, Brasil.

Graduado en Sistemas de Información por la Universidad del Estado de Santa Catarina, UDESC, Brasil.

Profesor del Instituto Federal Catarinense - Campus Ibirama, IFC, Brasil.

Fernando dos Santos, Universidad del Estado de Santa Catarina, UDESC, Brasil.

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Federal de Río Grande del Sur, UFRGS, Brasil.

Máster en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial por la Universidad Federal de Río Grande del Sur, UFRGS

Graduado en Ciencias de la Computación por la Fundación Universidad Regional de Blumenau, FURB, Brasil.

Profesor asistente en la Universidad del Estado de Santa Catarina.

Citas

BORTOLINI, Alexandre M. M. GHELLER, Jorge A. Aplicação de Diferentes Fungicidas no Controle de Doenças Foliares na Cultura do Milho em relação à Produtividade. 2011. Disponível em: http://www.fag.edu.br/novo/arquivos/revista/rbe/1-2011/Artigo_10_2011.pdf. Acesso em: 01 mar. 2012.

CHACON, Germano. ALBUQUERQUE, Marcelo de. ALBUQUERQUE, Marcio. GASTARDELLI, Elton. MORAES, Fernanda. OLIVEIRA, Gabriel. Aplicação da Técnica de Momentos Invariantes no Reconhecimento de Padrões em Imagens Digitais. 2011. Disponível em: http://cbpfindex.cbpf.br/publication_pdfs/nt00611.2011_11_01_09_51_20.pdf. Acesso em: 08 out. 2013.

CONCI, Aura. AZEVEDO, Eduardo. LETA, Fabiana R. Computação Gráfica: Teoria e Prática. Rio de Janeiro: Campus, 2008. 407 p. 2 v.

COPPIN, Bem. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2010. 636 p.

COSTA, Rodrigo V. da. CASELA, Carlos R. COTA, Luciano V. Cultivo do Milho. 5. ed. 2009. Disponível em: http://www.cnpms.embrapa.br/publicacoes/milho_5_ed/doencas.htm. Acesso em: 09 abr. 2012.

GONZALES, Rafael C. WOODS, Richard E. Processamento de Imagens. Trad: Roberto Marcondes Cesar Junior. São Paulo: Editora Edgar Blücher LTDA. 2000. 591 p.

HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Práticas. 2. ed. Trad: Paulo Martins Engel. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p.

MARENGONI, Maurício. STRINGHINI, Denise. Tutorial: Introdução à Visão Computaacional Usando OpenCv. 2009. Disponível em: http://seer.ufrgs.br/rita/article/view/rita_v16_n1_p125. Acesso em: 26 jul. 2013.

PINTO, Nicésio F. J de A. Controle Químico de Doenças Foliares em Milho. 2004. Disponível em: http://rbms.cnpms.embrapa.br/index.php/ojs/article/view/96/97. Acesso em: 08 abr. 2012.

RUSSELL, Stuart. NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Trad: Publicare Consultoria. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. 1021 p.

SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. Trad: Próprio Autor. 2010. Disponível em: http://szeliski.org/Book/. Acesso em: 26 jul. 2013.

VAHLDICK, Adilson. Inteligência Artificial. 2012. Notas de Aula.

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Publicado

2013-12-20

Cómo citar

Stahnke, E., & Santos, F. dos. (2013). Diagnofomil: herramienta para el diagnóstico de enfermedades fúngicas en la hoja de maíz. Revista Brasileira De Contabilidade E Gestão, 2(4), 125–136. https://doi.org/10.5965/2764747102042013125

Número

Vol. 2 Núm. 4 (2013)

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2015 Eduardo Stahnke, Fernando dos Santos

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