DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA MÓVEL PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS DO CAFEEIRO
um relato de pesquisa
Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Visão Computacional, Diagnóstico Fitossanitário, Agricultura de PrecisãoResumo
Dada a importância econômica do café para o Brasil e sua vulnerabilidade a doenças, este relato de pesquisa apresenta
um classificador automático para a sanidade de folhas de cafeeiro. Utilizando o dataset BRACOL, foram comparadas
quatro arquiteturas de aprendizado profundo, como MobileNetV2 e Vision Transformer (ViT), que alcançaram acurácias
superiores a 95% na identificação das cinco classes de doenças e folhas saudáveis. Como principal contribuição prática,
foi desenvolvido um aplicativo móvel multiplataforma com o modelo otimizado embarcado, permitindo o diagnóstico
em tempo real e of line. O estudo valida a eficácia da visão computacional para o monitoramento fitossanitário e
propõe, como trabalhos futuros, a expansão do classificador com novas patologias e a integração com dados
climatológicos para aprimorar sua precisão.
