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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/10/2021 |
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Data da última atualização: |
08/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. |
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Afiliação: |
MARIANA ALVES DE SOUSA, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA. |
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Título: |
Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610. |
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ISBN: |
978-65-994972-0-9 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Evento online. CIIC 2021. |
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Conteúdo: |
RESUMO - A agropecuária é uma das mais importantes fontes de riqueza no Brasil. Dentro desse contexto, se destaca o cultivo das laranjas, principalmente na região de São Paulo e do Triângulo Mineiro. Infelizmente, o processo de estimativa da quantidade de frutos é custoso, assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar por meio de visão computacional e de aprendizado profundo se essas técnicas geram resultados satisfatórios para identificar os frutos por fotografias. Caso apresente um bom desempenho, esta tecnologia poderá ser utilizada para prever a quantidade de laranjas em árvores. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Cultura da laranja; Deep learning; Rede SSD; Redes neurais; SSD network; Visão computacional. |
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Thesaurus Nal: |
Computer vision; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226801/1/RE21610.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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