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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Data corrente: |
28/02/2013 |
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Data da última atualização: |
23/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
CARDOSO, J. E.; MOREIRA, R. C.; LIMA, J. S.; SILVA, L. G. |
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Afiliação: |
JOSE EMILSON CARDOSO, CNPAT; Renato César Moreira, Engenheiro Agrônomo, M.Sc em Fitotecnia, Pepsico, Cruz, CE.; Joilson Silva Lima, Aluno de Pós-Graduação da Universidade Federal do Ceará; Luis Gustavo Chaves da Silva, Bolsista do DCR Funcap/CNPq da Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Título: |
Resistência de clones de cajueiro-comum à resinose. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical, 2012. |
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Páginas: |
10 p. |
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Série: |
(Embrapa Agroindústria Tropical. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 58). |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Cajueiro comum. |
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Thesagro: |
Resinose. |
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Thesaurus Nal: |
clones. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/79867/1/Resistencia-de-Clones.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pecuária Sul. Para informações adicionais entre em contato com cppsul.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
19/05/2020 |
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Data da última atualização: |
19/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
VASCONCELOS, B.; TRINDADE, J. P. P.; VOLK, L. B. da S.; PINHO, L. |
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Afiliação: |
Bruno Campos de Vasconcelos, UNIPAMPA; JOSE PEDRO PEREIRA TRINDADE, CPPSUL; LEANDRO BOCHI DA SILVA VOLK, CPPSUL; Leonardo Bidese de Pinho, UFRJ. |
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Título: |
Method applied to animal monitoring through VANT images. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista IEEE América Latina, v. 18, n. 7, p. 1280-1287, jul. 2020. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
One of the necessary demands in extensive livestock systems is the counting of animals in areas of tens of hectares, costly when carried out manually and locally. In this context, this work proposes and discusses the efficacy of a semi-autonomous, non-invasive method for remote identification of animals in the field, applicable to precision livestock systems. The method was conceived from an exploratory research methodology based on remote sensing techniques that include image collection processes by aerial surveying with RGB camera embedded in unmanned aerial vehicle, persistence of images obtained by means of storage in space-time databases and processing of stored images for the construction of a rural property orthomosaic succeeded by the application of patterns discovery processes, making use of deep learning, especially convolutional neural networks. According to the experiments carried out, the method was effective, being able to identify and count animals from the collection of images made at 100 m height, with an accuracy of up to 95%, including the approximate geographical position of the animals to field. |
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Palavras-Chave: |
Monitoramento animal. |
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Thesagro: |
Gado; Manejo. |
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Thesaurus NAL: |
Monitoring. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01708naa a2200205 a 4500
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520 $aOne of the necessary demands in extensive livestock systems is the counting of animals in areas of tens of hectares, costly when carried out manually and locally. In this context, this work proposes and discusses the efficacy of a semi-autonomous, non-invasive method for remote identification of animals in the field, applicable to precision livestock systems. The method was conceived from an exploratory research methodology based on remote sensing techniques that include image collection processes by aerial surveying with RGB camera embedded in unmanned aerial vehicle, persistence of images obtained by means of storage in space-time databases and processing of stored images for the construction of a rural property orthomosaic succeeded by the application of patterns discovery processes, making use of deep learning, especially convolutional neural networks. According to the experiments carried out, the method was effective, being able to identify and count animals from the collection of images made at 100 m height, with an accuracy of up to 95%, including the approximate geographical position of the animals to field.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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