Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11328/2386
Title: Proposta de um sistema inteligente de previsão de colheita de cogumelos
Other Titles: Intelligent mushroom harvest prediction system proposal
Authors: Costa, Jorge
Branco, Frederico
Martins, José
Moreira, Fernando
Au-Yong-Oliveira, Manuel
Pérez-Cota, Manuel
González Castro, Miguel Ramón
Díaz Rodríguez, María
Keywords: Agricultura de precisão
Sistema de informação
Visão por computador
Processamento digital de imagem
Redes neuronais artificiais
Precision agriculture
Information system
Computer vision
Digital image processing
Artificial neural networks
Issue Date: 2018
Citation: Costa, J., Branco, F., Martins, J., Moreira, F., Pérez-Cota, M., ... Rodríguez, M. D. (2018). Proposta de um sistema inteligente de previsão de colheita de cogumelos. In Proceedings of the 13th Information Systems and Technologies (CISTI'2018), Caceres, Spain, 13-16 June 2018 (pp. 1-7). Disponível no Repositório UPT, http://hdl.handle.net/11328/2386
Abstract: As organizações do setor agroindustrial, atualmente têm apostado cada vez mais no desenvolvimento de sistemas tecnológicos, que permitem a informatização de todos os seus processos. Recentemente os métodos e técnicas de visão por computador têm sido muito utilizadas para monitorização e inspeção durante o período de produção e colheita, permitindo detetar problemas antecipadamente e com isto, melhorar a qualidade dos produtos. No setor da produção de cogumelos um dos aspetos mais importantes, e talvez mais preponderantes, é poder prever a sua produção. Com este propósito é proposto um Sistema Inteligente de Previsão de Colheita de Cogumelos (SIPCC), baseado em técnicas e métodos de visão por computador e Redes Neuronais Artificiais (RNA). Este trabalho expõe uma arquitetura de um SIPCC a nível funcional e técnica, complementada com a apresentação e análise de dados que demonstram a sua viabilidade.
Organizations of the agro-industrial sector, are now increasingly investing in the development of technological systems that allow the computerization of all its processes. Recently the methods and techniques of computer vision have been widely used for monitoring and inspection during the production and harvesting, allowing detect problems early and thus, improve the quality of products. In the field of mushroom production one of the most important aspects, and perhaps most prevalent, is to be able to predict its production. To this end it is proposed an Intelligent System Mushroom Harvest Forecast (SIPCC), based on techniques and methods of computer vision and Artificial Neural Networks (ANN). This paper presents an architecture of a SIPCC functional and technical level, complemented with the analysis and presentation of data demonstrating its viability.
URI: http://hdl.handle.net/11328/2386
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