Redes neuronales adversarias para el reconocimiento de malezas

• Autores: Baruffaldi, Juan Manuel
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Uzal, Lucas
• Materia: generative adversarial networks; red generativa antagónica; smart spraying; pulverización inteligente; deep learning; aprendizaje profundo
• Institución: Universidad Nacional de Rosario

Se aborda el problema de reconocimiento de malezas en video para poder realizar una aplicación de herbicidas selectiva de la maleza sobre campo con cultivo de soja. El sistema de reconocimiento propuesto es compatible además con la implementación de técnicas de robótica para remover la maleza con actuadores mecánicos sin el uso de agroquímicos. El problema es abordado con técnicas de Deep Learning, donde los datos de entrenamiento son filmaciones del campo con la presencia de cultivo y maleza. El sistema de visión propuesto está basado en Convolutional Neural Networks (CNN). Se utilizó la técnica de Generative Adversarial Networks (GAN) para hacer un pre-entrenamiento no supervisado del modelo de modo de explotar la gran cantidad de imágenes que se obtienen a partir de secuencias de video. Luego se entrena en forma supervisada con una mínima cantidad de datos etiquetados para especializar el modelo. Se analizan y comparan resultados de distintos métodos utilizados y su aporte en el reconocimiento. Se combinan dos redes discriminantes de Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) y se utiliza una Support Vector Machines (SVM) en la última capa de la red entrenada sobre datos etiquetados utilizando Data Augmentation para lograr mayor robustez. Como resultado final se obtuvo un precisión sobre el conjunto de test de 91 %.
Fil: Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura.Departamento de Ciencias de la Computación