Informações da proteção
Título: Inovtaxon
Nº da proteção:	BR 51 2023 000344 1
Instituições titulares:	Universidade de Brasília (UnB)	| Link do site
	Universidade Católica Dom Bosco (UCDB)	| Link do site
	Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)	| Link do site
Data da expedição do registro:	28/02/2023
Data da criação:	26/05/2019
Tipo de proteção:	programa de computador
Linguagem:	Javascript; Python
Prazo legal de proteção:	50 anos contados a partir de 1º de janeiro do ano subseqüente ao da sua publicação ou, na ausência desta,
	da sua criação (art 2º, §2º da Lei nº 9.609/1998).
Inventores
Pela UnB:	Lúcio Flávio de Alencar Figueiredo	| Pesquisa UnB
	Deborah Ribeiro Bambil	| Lattes
Pela UCDB:	Hemerson Pistori	| Lattes
Pela UFMS:	Alessandro dos Santos Ferreira	| Lattes
Unidades da UnB envolvidas do desenvolvimento da tecnologia
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Biológicas (IB)	| Link do site
Departamento:	Departamento de Botânica (BOT)	| Link do site
	Departamento de Biologia Celular (CEL)	| Link do site
CLASSIFICAÇÃO
Classificação - Categoria:	Tecnologias Ambientais e Sustentáveis
Classificação - Subcategoria:	Ecologia e preservação de espécies

 

IDENTIFICAÇÃO DE ESPÉCIES DE PLANTAS POR MEIO DE IMAGENS DE FOLHAS

A identificação de espécies de plantas é uma tarefa importante não só para o conhecimento científico, como também para a preservação da biodiversidade, para os setores farmacêuticos, biotecnológicos, etnobotânicos, agrícola entre outros. Essa técnica comumente se baseia em características morfológicas das partes visíveis das plantas, especialmente das suas folhas. No entanto, é difícil fazer a identificação exata de uma planta devido à ampla diversidade de espécies assim como possíveis alterações morfológicas.

Diante desse desafio, o uso de recursos tecnológicos computacionais pode auxiliar na identificação mais rápida e precisa de espécies de plantas, através da visão computacional, que permite extrair informações de imagens de folhas, melhorando a precisão de detecção e classificação, e alimentando uma base algorítmica, que se aprimora constantemente por meio da aprendizagem de máquina (“machine learning”).

Sob essa perspectiva, pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB), desenvolveram um programa de computador capaz de classificar espécies de plantas do Cerrado baseadas em imagens de suas folhas, obtidas por fotografia de celular ou um escâner, e pela caracterização de sua cor, formato e textura.

 

VANTAGENS

• Simplificação: Simplificação do processo de análise e classificação de plantas;
• Versatilidade: Aplicável a diferentes áreas que dependem da taxonomia vegetal;
• Eficiência: Permite descobrir novas espécies em áreas remotas e/ou de alta diversidade.

 

Agenda 2030 da ONU:

 

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Entre em contato com a Agência de Comercialização de Tecnologias (ACT) da Coordenação de Inovação eTransferência de Tecnologia (CITT) do Centro de Apoio ao Desenvolvimento Tecnológico (CDT).