Detecção de doenças na folhagem do milho utilizando Redes Neurais Convolucionais
DOI:
https://doi.org/10.62559/recam.v4i1.114Palavras-chave:
CNN, milho, visão computacional, Deep learningResumo
Este artigo descreve o desenvolvimento de um sistema automatizado para a classificação de doenças em folhas de milho, utilizando redes neurais convolucionais (CNNs). A metodologia incluiu pré-processamento de imagens, data augmentation e transfer learning com a arquitetura ResNet50. O modelo foi treinado com imagens das classes Gray Leaf Spot, Blight, Common Rust e Healthy, obtidas de um dataset do Kaggle. As imagens foram redimensionadas e transformadas para simular diferentes condições de campo. O sistema alcançou 82,6% de acurácia na validação e 57,7% no teste, indicando que, embora promissor, o modelo requer melhorias para ser aplicado em ambientes reais.
