Data/hora: 14/06/2024 04:11:30

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	07/12/2020	
Data da última atualização: 	10/12/2020	
Autoria: 	CERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.	
Afiliação: 	LUIZ MIGUEL CERQUEIRA, Bolsista CNPq (PIBIC), IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.	
Título: 	Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.	
Páginas: 	p. 1-9.	
ISBN: 	978-65-88414-00-2	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Evento online. CIIC 2020. No 20605.	
Conteúdo: 	Resumo - O Brasil é um país altamente dependente de sua agropecuária para a geração de Produto Interno Bruto (PIB). Entre os produtos de sua agricultura se destaca o de cultivo da laranja e seus derivados, responsável por uma grande taxa de geração de renda e empregos no País, principalmente no triângulo mineiro e São Paulo. Este trabalho descreve o processamento de imagens digitais de frutos em árvores por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. Essa técnica tem potencial para, no futuro, auxiliar no processo de estimativa de produção, utilizado por produtores na formulação de estratégias e planejamento de vendas.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado profundo; Árvores de laranja; Deep learning; Faster-RCNN; Redes neurais; Visão computacional.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218841/1/RE20605-CIIC-2020.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20807-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS