Detector de Pragas

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O Software de Detecção de Pragas é um projeto inovador para pesquisa e aplicação em agronegócio, coordenado pelo Prof. Robson Soares Silva da Fábrica de Software da UFMS de Ponta Porã, e desenvolvido pelo aluno de Ciência da Computação Willians Magalhães Primo, tem por objetivo indicar a possibilidade da existência de determinada praga e as principais características da mesma. Assim o produtor deve procurar um especialista para ver se a suspeita é verdadeira ou não, pois podem existir situações onde determinadas imagens ainda não consigam ser detectadas totalmente pelo aplicativo.

Outros alunos da UFMS de Ponta Porã estão sendo integrados no projeto e iniciando a participação na pesquisa de outras doenças. Este projeto é inovador, pois mescla os recursos da computação móvel com a visão computacional para ser usado no agronegócio, para detecção de pragas.

Fazemos um agradecimento especial ao Prof. Wesley Nunes Gonçalves que é a nossa referência para os estudos que estamos desenvolvendo sobre visão computacional.

Corresponde a um software com programação na linguagem Java e com algoritmos de visão computacional para pesquisa sobre detecção de pragas através de reconhecimento de padrões em imagens das plantas. É importante ressaltar que este aplicativo deve ser utilizado junto com um especialista para poder realmente fazer a análise e verificar a existência ou não da doença, ele indica a suspeita de doença, onde lembrando que não se responsabiliza pelo combate à mesma, onde somente um especialista poderá indicar a existência real da doença e a forma em como combatê-la.

No momento o aplicativo está programado para indicar a possibilidade de dois tipos de pragas para a soja (olho de rã e ferrugem asiática), e quatro tipos de pragas para frutas cítricas (leprose, verrugose, cancro cítrico e melanose). A partir de agora estaremos aumentando o banco de doenças, para que ele possa em breve poder indicar a possibilidade de detectar as principais no país e outros lugares do mundo. A programação existente permite detectar doenças através de imagens, bastando aumentar a base de imagens.

O Brasil é líder mundial em agronegócio e acreditamos que com o retorno dos produtores rurais estaremos aprimorando os algoritmos para aumentar a atuação do aplicativo que prevemos até o meio do ano ser uma referência nesta área, para detectar as doenças nas principais produções do país, já que nas nossas pesquisas ele é único no Brasil com este padrão de atuação e funcionamento.The Pest Detection Software is an innovative project for research and application in agribusiness, coordinated by Prof.. Robson Soares Silva Factory Software UFMS Ponta Pora, and developed by the student of Computer Science Williams Magellan Primo, aims to indicate the possibility of the existence of particular pests and the main characteristics of it. So the producer must seek a specialist to see if the suspicion is true or not, because there may be situations where certain images still fail to be detected by the application completely.

Other students UFMS Ponta Pora are being integrated in the project and initiating participation in the study of other diseases. This project is innovative because it merges the capabilities of mobile computing with computer vision to be used in agribusiness, for detection of pests.

We make a special thanks to Prof.. Wesley Nunes Gonçalves which is our reference for studies that are developing on computer vision.

Corresponds to a software programming with the Java language and computer vision algorithms for research on detection of pests through pattern recognition in images of plants. Importantly, this application should be used along with an expert to be able to actually do the analysis to determine the existence or absence of disease, it indicates suspicion of disease, remembering where that is not responsible for combating it, where only an expert may indicate the actual existence of the disease and the way how to fight it.

At the time the application is set to indicate the possibility of two types of pests of soybean (eye frog and rust), and four types of citrus pests (leprosy, scab, canker and melanosis). From now on we will be increasing the bank illnesses, so that it may soon be able to indicate the possibility of detecting the leading in the country and elsewhere in the world. The existing schedule allows detecting disease through images by simply increasing image database.

Brazil is the world leader in agribusiness and we believe that with the return of the farmers will be tweaking the algorithms to increase performance of the application that we anticipate to the middle of the year to be a reference in this area to detect diseases in major productions of the country, already that in our research it is unique in Brazil with this standard of performance and operation.