Dissertação

Irrigation Decision based on SVM with RGB images of Green Spaces EVALUATED

A água é um recurso fundamental para todos. Precisamos, usamos e desperdiçamos água. Deparamo-nos com espaços verdes em todas as cidades. Para manter a cor verde desses espaços é necessário utilizar grandes quantidades de água. Para controlar a quantidade de água aplicada, tradicionalmente são usados sensores de humidade que são localizados e caros. Também existem soluções à base de interpretação de imagens, normalmente aplicadas em imagens de satelite, focando-se mais em imagens multiespetrais. De forma a obter uma solução mais acessível propomos interpretar imagens RGB adquiridas por cameras normais. A nossa abordagem envolve a criação de um dataset de espaços verdes que é categorizado por profissionais, escolhendo uma de 4 categorias: (i) definitivamente precisa de rega, (ii) precisa de rega, (iii) não precisa de rega, e (iv) definitivamente não precisa de rega. A partir deste dataset treinámos modelos de classificação e regressão usando SVMs. Comparámos resultados de forma a obter o melhor método usando diferentes imagens e estratégias. O nosso modelo final mostra uma precisão de 80% em diversos espaços verdes.
Rega, RGB, SVR, SVC, SVMs, Cor

Outubro 20, 2020, 9:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Victor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado