Bolsa de TT-III em Engenharia de Computação e/ou Ciências da Computação

Level 3-Technical Training Fellowship in Computer Engineering and / or Computer Science

Nº: 4543

Área de conhecimento: Agronomia

Field of knowledge: Agronomy

Nº do processo FAPESP: 2019/16591-4

FAPESP process: 2019/16591-4

Título do projeto: Detecção automatizada do greening (HLB) nos estágios sintomáticos e assintomáticos em laranjeiras no campo: Sistema de VANTs provido de sensores óticos e inteligência artificial

Project title: Automated greening detection (HLB) in the symptomatic and asymptomatic stages in field orange trees: vant system provided with optical sensors and artificial intelligence

Área de atuação: Engenharia de Computação e/ou Ciências da Computação

Working area: Computer Engineering and / or Computer Science

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 10/10/2021

Start: 2021-10-10

Pesquisador responsável: Adolfo Posadas

Principal investigator: Adolfo Posadas

Unidade/Instituição: Agrientech LTDA

Unit/Instituition: Agrientech LTDA

Data limite para inscrições: 07/10/2021

Deadline for submissions: 2021-10-07

Publicado em: 20/09/2021

Publishing date: 2021-09-20

Localização: Rua Alfredo Lopes, 1717, Sala E 06 A, São Carlos

Locale: Rua Alfredo Lopes, 1717, Sala E 06 A, São Carlos

E-mail para inscrições: aposadas@agrientech.com

E-mail for proposal submission: aposadas@agrientech.com

  • Resumo

    Uma vaga de treinamento técnico nível três (TT-III) com Bolsa FAPESP está aberta.

    O bolsista da área da Engenharia de Computação e/ou Ciências da Computação receberá treinamento inicial para realizar tarefas como:

    1) Otimizar de forma interativa o algoritmo de análise de dados utilizando técnicas multifractais, entropia Tsallis e deep-learning para realizar a detecção automatizada do greening no estágio sintomático em plantas de laranja no campo;

    2) Implementação das técnicas para a caracterização textural dos ROIs como por exemplo transformada wavelet multifractral e entropia generalizada Tsallis.

    3) Aprimoramento do modelo anterior em deep learning para a classificação das plantas doentes.

    Mais informações sobre perfil e condições das Bolsas Técnicas FAPESP estão disponíveis em https://fapesp.br/3162 e https://fapesp.br/3098.

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