Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Brito Filho, Armando Lopes de [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/260296
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Resumo: |
A colheita mecanizada de amendoim desempenha um papel fundamental na agricultura, sendo a estimativa de perdas uma etapa crucial para o monitoramento da qualidade operacional desse processo. No entanto, os métodos tradicionais de estimativa manual apresentam limitações significativas no campo, pois são exaustivos, demorados e suscetíveis a erros, especialmente após longos períodos de trabalho, o que dificulta a obtenção de dados precisos e em tempo hábil para a tomada de decisões. Como resultado, muitos produtores optam por não mensurar as perdas devido à inviabilidade desses métodos. Para enfrentar esse desafio, esta tese propõe um modelo prático para estimativa de perdas baseado na contagem de vagens, que pode ser facilmente aplicado em campo por meio de uma plataforma web, tornando o processo mais rápido e acessível. Além disso, introduzimos uma solução automatizada, utilizando técnicas de visão computacional, para estimar perdas a partir de imagens capturadas no ambiente pós-colheita, permitindo uma coleta de dados ágil e precisa. Essas contribuições não apenas facilitam o controle de perdas, mas também incentivam a adoção de práticas agrícolas mais responsáveis e tecnológicas. Esta tese representa um marco na agricultura digital voltada ao gerenciamento de perdas na colheita mecanizada de amendoim, oferecendo aos produtores ferramentas práticas e avançadas para mensuração de perdas. |
