Daniel Matte Freitas

Formação complementar

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• DOS SANTOS FERREIRA, ALESSANDRO ; FREITAS, DANIEL MATTE ; DA SILVA, GERCINA GONÇALVES ; PISTORI, HEMERSON ; FOLHES, MARCELO THEOPHILO . Unsupervised deep learning and semi-automatic data labeling in weed discrimination. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 165, p. 104963, 2019.

• DA SILVA, LUCAS ABREU ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FREITAS, DANIEL MATTE ; MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; GONÇALVES, WESLEY NUNES . Estimating soybean leaf defoliation using convolutional neural networks and synthetic images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 156, p. 360-368, 2019.

• DOS SANTOS FERREIRA, ALESSANDRO ; MATTE FREITAS, DANIEL ; GONÇALVES DA SILVA, GERCINA ; PISTORI, HEMERSON ; THEOPHILO FOLHES, MARCELO . Weed detection in soybean crops using ConvNets. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 143, p. 314-324, 2017.

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Utilização De Inteligência Artificial Na Interpretação De Comportamento Bovino Em Resposta A Infestações Da Mosca-Dos-Chifres, Descrição: O objetivo deste projeto é aplicar conceitos de Inteligência Artificial para auxiliar o acompanhamento bovino em suas várias etapas. A produção de gado de corte no Brasil é uma das maiores em escala mundial, sendo um dos fatores predominantes, a qualidade da carne. No entanto, há vários fatores que podem interferir no desempenho da produção de carne, um desses fatores é a presença de insetos hematófagos no gado, que ocasiona um estresse no animal, que pode ser observado por movimentos característicos, prejudicando a alimentação desse gado, fazendo com que o mesmo não tenha ganhos satisfatórios. Considerando esse problema, técnicas de Inteligência Artificial serão aplicadas para observar o comportamento dos bovinos infestados com esses insetos, a fim de determinar o melhor tipo de tratamento, baseado no estresse observado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Daniel Matte Freitas - Integrante / Dionisio Machado Leite Filho - Coordenador / Reginaldo Merejolli - Integrante / Ederson Roberto da Costa - Integrante.

• 2014 - 2016

  Análise de Texturas Estáticas e Dinâmicas e suas Aplicações em Agricultura, Descrição: Análise de texturas tem atraído um crescente interesse em visão computacional devido a sua importância na caracterização de imagens. As pesquisas em texturas podem ser divididas em duas classes: texturas estáticas e texturas dinâmicas. As texturas estáticas são caracterizadas por variações de intensidades que formam um determinado padrão que se repete espacialmente na imagem. As texturas dinâmicas são padrões de texturas presentes em uma sequência de imagens, tais como imagens de ondas do mar em movimento e imagens de reações químicas com diferentes substâncias reagentes, etc. Embora muitas pesquisas tenham sido realizadas em texturas, essa área ainda se encontra aberta a estudos, principalmente em texturas dinâmicas por se tratar de um assunto recente e pouco explorado. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de pesquisas que abrangem as texturas estáticas e dinâmicas nos âmbitos teórico e prático. Para isso, duas linhas de pesquisa (redes complexas e teoria fractal) serão investigadas em texturas estáticas e com base nelas, novos métodos serão propostos. Os métodos serão avaliados por meio de comparações com métodos tradicionais da literatura e em aplicações da agricultura, um importante campo para o desenvolvimento da região em que o projeto será executado. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Daniel Matte Freitas - Integrante / Robson Soares Silva - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Coordenador / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Hemerson Pistori - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Willian Paraguassu Amorim - Integrante / Izidro dos Santos de Lima Junior - Integrante.

• 2014 - 2016

  Modelo para Predição de Consumo de Energia Elétrica e Gestão de Contratos para Ambiente de Smart Grid Baseado em Otimização por Enxame de Partículas e Redes Neurais Artificiais, Descrição: O advento das redes inteligentes, smart grids, com capacidade de troca de informação entre consumidores e fornecedores e a possibilidade de inserção de medidores inteligentes culminou na realização de vários trabalhos de pesquisa que buscam minimizar os gastos com consumo de energia elétrica e a utilização das redes de transmissão em horários de pico. Neste projeto, propõe-se a utilização de modelagem de dados históricos de consumo e regras de comercialização de energia para encontrar a melhor estrutura de contrato ao consumidor. Para tal, a proposta é utilizar modelagem dos dados históricos através de uma rede neural do tipo Focused TLFN - Focused Time Lagged Feedforward Network para realizar a predição da curva de consumo e demanda dos consumidores. Na sequência, a ferramenta de busca global Otimização por Enxame de Partículas(PSO - Particle swarm optimization) será utilizada para encontrar a melhor estrutura de contrato e valor de demanda, quando existir, que se adeque às necessidades do cliente. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Matte Freitas - Coordenador / Robson Soares Silva - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Angelo Darcy Molin Brun - Integrante / Anderson Bessa da Costa - Integrante.

• 2014 - 2016

  Caracterização foliar de cultivares de impacto econômico na região centro-oeste usando técnicas de visão computacional, Descrição: Nas últimas décadas, o ataque de pragas e patogenias em culturas como a soja têm gerado um grande prejuízo econômico ao Brasil. Tais ataques desencadeiam a biossíntese de compostos químicos como mecanismo de defesa que são destacados principalmente nas folhas das plantas. Neste projeto, propõe-se investigar a atividade metabólica da soja por meio de técnicas de análise de textura foliar usando imagens. Aqui propõe-se desenvolver uma abordagem que caracterize os padrões baseados em modelos matemáticos da área de visão computacional, includindo redes complexas, teoria fractal, equações parciais diferenciais aplicadas à imagens. O melhor entendimento do mecanismo de defesa da soja é de grande importância para a busca por pesticidas menos agressivos ao meio ambiente durante o controle profilático e para o desenvolvimento biotecnológico de plantas mais resistentes. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Matte Freitas - Integrante / Robson Soares Silva - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Coordenador / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Hemerson Pistori - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Izidro dos Santos de Lima Junior - Integrante / Dionisio Machado Leite Filho - Integrante.