Geração Procedural de Dados Sintéticos Realistas para Treinamento de Modelos de
Aprendizado de Máquina: Aplicação sobre agricultura de precisão com base em imagens de drones
Redes Neurais Convolucionais, Segmentação Semântica, Unreal Engine, Siten-
tização de Dados.
Este trabalho tem por objetivo apresentar a implementação de um framework
capaz de sintetizar dados para modelos de aprendizado de máquina, demonstrar resultados obtidos com
redes de segmentação semântica treinada com estes dados e descrever resultados preliminares que
exemplificam o uso desta metodologia com a segmentação para a classificação de objetos específicos.
Neste trabalho, foi classificada a quantidade de ervas daninhas que infestam determinadas áreas em zonas
de plantio. A metodologia adota redes neurais convolucionais profundas, realizando cálculos a nível de
pixels nas imagens para determinar porcentagens de infestação e fazer estimação quando a rede não
define corretamente a