Entomology, Pest control, Digital Agriculture, Agriculture 4.0, Pattern recognition, Machine Learning
Abstract
Este trabalho apresenta resultados preliminares do desenvolvimento de um sistema embarcado para auxílio à identificação e contagem automatizada da cochonilha de escama (Diaspis echinocacti) em amostras de palma forrageira, em ambiente laboratorial. São utilizadas técnicas clássicas de processamento digital de imagens para segmentação e reconhecimento das cochonilhas na fase de terceiro ínstar, com acurácia aceitável frente ao reconhecimento visual por técnico de laboratório. A complexidade na diferenciação entre machos e fêmeas da cochonilha, bem como o desafio de classificar as diferentes fases de desenvolvimento apontam a necessidade de incorporar técnicas e frameworks de reconhecimento de objetos baseados em aprendizagem de máquina.
