Data/hora: 04/06/2024 18:27:48

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura.
Data corrente: | 15/01/2024
Data da última atualização: | 16/01/2024
Autoria: | SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de.
Afiliação: | KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; ALECIO SOUZA MOREIRA, CNPMF; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; ROBERTA DE SOUZA.
Título: | Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269.
ISSN: | 2177-9724
DOI: | https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26567
Idioma: | Inglês
Notas: | SBIAgro 2023.
Conteúdo: | In this paper, we assess the effectiveness of various machine learning regressors for yield forecasting based on fruit detection in images captured within the orchard
Palavras-Chave: | Automatic fruit identification; Identificação automática de frutas; Visão computacional.
Thesagro: | Laranja.
Thesaurus Nal: | Computer vision; Image analysis; Oranges.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160827/1/AA-Evaluating-multiple-SBIAgro-2023.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (21957-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS
CNPMF - (33907-1) - UPC - AA - DD - Publicação digital -  -  - DIS