Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura (2016)
- Authors:
- Autor USP: LULIO, LUCIANO CáSSIO - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEM
- Subjects: CITRICULTURA; ROBÔS; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Agricultural mobile robot; Agricultural scenes; Cenas agrícolas; Classificação cognitiva; Cognitive classification; Computer vision; Fusão sensorial; Robô agrícola móvel; Sensory fusion
- Language: Português
- Abstract: Sistemas computacionais empregados na Agricultura de Precisão (AP) são dedicados, atualmente, a prover relativa amostragem, precisão e nível de processamento de dados requeridas pelas práticas agrícolas, que não são comuns a agricultura convencional, elevando custos com a produção e pesquisas direcionadas ao sensoriamento remoto, para o mapeamento e inspeção das linhas de plantio. São tarefas a priori realizadas com o uso de sensores proprioceptivos e exteroceptivos, instrumentação embarcada, informações geográficas e implementos existentes na produção e cultivo, que auxiliam as atividades do agricultor durante as etapas de plantação, maturação, conservação e colheita de determinada cultura. Ainda, estas tarefas são auxiliadas com uso de robôs agrícolas móveis terrestres, como plataformas veiculares autônomas para a locomoção entre as linhas de plantio na aquisição de dados do campo. Dadas estas informações e relacionando o grau de investimento e desenvolvimento destas tecnologias, o objetivo deste trabalho é auxiliar a inspeção, quantificação e qualificação de culturas agrícolas (citricultura) de determinada área de plantio através da análise e identificação de dados por fusão sensorial, associada a processamento de imagens digitais, termografia óptica e sensores de fluxo óptico e refletância, baseado na extração de objetos de cenas naturais reais, identificando itens como frutos, gramíneas, caules, ramos, folhas e galhos, provendo assim um conjunto de dados qualitativos e quantitativos da cultura analisada. A partir de um sistema de visão computacional e fusão sensorial, com câmeras GigE/IP-CMOS, conjunto de sonares, câmera térmica, sensores de fluxo óptico e sensores de refletância, são embarcados nas laterais da estrutura veicular, com a mesma relação do centro geométricogeométrico cinemático do robô agrícola móvel. Após a aquisição dos dados, são aplicadas técnicas de processamento de imagens e sinais para a segmentação de regiões não homogêneas, e reconhecimento de padrões por classificadores estatísticos. Tais técnicas são programadas em OpenCV e MATLAB, de forma offline. Classificadores cognitivos que realizam as correspondências de padrões e classes são pretendidos na combinação de técnicas de fusão de dados ponderada, para que, durante a locomoção do robô agrícola móvel, as etapas de processamento de imagens e combinação de parâmetros para a classificação sejam manipuláveis para análise a posteriori, conflitando os dados existentes com prováveis alterações decorrentes na cultura e na biomassa
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2016
- Data da defesa: 28.03.2016
-
ABNT
LULIO, Luciano Cássio. Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-18072016-093049/. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Lulio, L. C. (2016). Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-18072016-093049/ -
NLM
Lulio LC. Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-18072016-093049/ -
Vancouver
Lulio LC. Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-18072016-093049/ - Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis
- Processamento de imagens como soluções práticas ao agronegócio
- Aplicativo ajuda a identificar doença no gado leiteiro: estudantes da USP em Pirassununga estão desenvolvendo tecnologia para o combate à mastite [Depoimento a Rafael Castino]
- Aplicativo ajuda detectar doenças em plantas: criado por estudantes da USP Pirassununga, tecnologia é baseada em análise de imagens [Depoimento a Carina Brito]
- Curso de Engenharia de Biossistemas da USP traz inovação e tecnologia ao campo: curso introduzido no Brasil pela Universidade forma profissionais para criar sistemas mais produtivos e sustentáveis na agropecuária [Depoimento a Roberta Vassallo]
- Computer vision techniques applied to natural scenes recognition and autonomous locomotion of agricultural mobile robots
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
