Diagnóstico do cancro europeu da macieira com redes neurais convolucionais

Abstract

Em 2002 o Cancro Europeu da Macieira chegou aos pomares da região sul do Brasil. Esta doença causa um impacto econômico alto e por isso e fundamental que haja um diagnóstico rápido e assertivo. Neste trabalho é proposto o uso de redes neurais convolucionais para a identificação da doença através da análise de imagens. Foram testados diferentes modelos de redes com 135 imagens obtidas junto a Epagri e da plataforma Cancontrol. Os resultados mostraram que o modelo VGG obteve uma precisão de 0.909 e um recall de 0.769. A principal limitação do trabalho é a pequena quantidade de imagens disponíveis para treinar e testar o modelo, mas mesmo assim a solução já se demonstra promissora para ajudar a combater e erradicar esta doença.

In 2002 the Apple Canker reached the orchards of the southern region of Brazil. This disease causes a high economic impact and therefore it is essential that there is a quick and assertive diagnosis. In this paper the use of convolutional neural networks to identify the disease through image analysis is proposed. Different network models were tested with 135 images obtained from Epagri and the Cancontrol platform. The results showed that the VGG model had an accuracy of 0.909 and a recall of 0.769. The main limitation of this work is the small amount of images available to train and test the model, but even so, it is a promising solution to help fight and eradicate the disease.