Data/hora: 01/06/2024 23:15:56

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	18/10/2017	
Data da última atualização: 	15/08/2023	
Autoria: 	SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T.	
Afiliação: 	ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPq; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.	
Título: 	Detecção de frutos em campo por aprendizado de máquina.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017.	
Páginas: 	p. 1-9.	
Descrição Física: 	1 CD-ROM.	
DOI: 	978-85-7029-141-7	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CIIC 2017. Nº 17603.	
Conteúdo: 	RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Image recognition; Machine learning; Reconhecimento de imagens.	
Thesagro: 	Uva; Viticultura.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence; Image analysis; Viticulture.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165195/1/PL-Deteccao-CIIC.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19336-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2017.00001 - DIS