AGRICULTURA DIGITAL 77 As arquiteturas das Redes Neuronais Convolucionais (“Convolutional Neural Networks”- CNN) são utilizadas para melhorar a precisão da deteção de ervas daninhas APLICAÇÃO DE DEEP LEARNING PARA DETEÇÃO DE ERVAS DANINHAS EM PLANTAÇÕES DE MILHO DOCE Este trabalho baseia-se na aplicação de técnicas de inteligência artificial na agricultura, especificamente Deep Learning. A aplicação que explicamos em detalhe é a deteção automática de ervas daninhas em culturas de milho doce. Oscar Leonardo García-Navarrete 1,2 Luis Manuel Navas-Gracia 1 Jorge Martín-García 3 Adriana Correa-Guimaraes 1 1 Universidade de Valladolid, Grupo de Investigação Reconhecido TADRUS, Departamento de Engenharia Agrícola e Florestal, Palencia, Espanha; oscarleonardo.garcia@uva.es, luismanuel.navas@uva.es, adriana.correa@uva.es 2 Universidade Nacional da Colômbia, Departamento de Engenharia Civil e Agrícola, Bogotá, Colômbia; olgarcian@unal.edu.co 3 Universidade de Valladolid, Grupo de Investigação Reconhecido em Agrobiotecnologia, Departamento de Produção Vegetal, Palencia, Espanha; jorge.marting@uva.es
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