Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
15/01/2024 |
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Data da última atualização: |
16/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de. |
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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. |
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Título: |
Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269. |
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ISSN: |
2177-9724 |
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DOI: |
https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26567 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
SBIAgro 2023. |
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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 |
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Palavras-Chave: |
Automatic fruit identification; Identificação automática de frutas; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Laranja. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision; Image analysis; Oranges. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160827/1/AA-Evaluating-multiple-SBIAgro-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
