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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
31/01/2020 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; KAMCHEN, S. G.; VENDRUSCULO, L. G.; LOPES, L. B. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UNEMAT; SCHEILA GEIELE KAMCHEN, UFMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT. |
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Título: |
Processamento de imagens 3D visando análises morfométricas em bovinos nelore. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 3.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 8., 2019, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2019. |
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Páginas: |
p. 91. |
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ISBN: |
978-85-7035-938-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores Técnicos: Alexandre Ferreira do Nascimento, Bruno Rafael da Silva, Edison Ulisses Ramos Junior, Eulália Soler Sobreira Hoogerheide, Isabela Volpi Furtini, José Ângelo Nogueira de Menezes Júnior, Marina Moura Morales, Silvio Tulio Spera. |
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Conteúdo: |
A agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através da ferramenta Distance com a função imdistline que exibe a distância em pixel entre dois pontos na imagem. Essas medidas foram convertidas posteriormente em centímetros. Os melhores resultados obtidos de correlação entre as medidas coletadas de forma manual (fita métrica) e digital (câmera de profundidade) foram: Altura de garupa (R2 = 0,77) e altura de cernelha (R2 = 0,71). Apesar da estimativa das medidas ainda não estar completamente automatizado, conclui-se que o sistema, em função dos indices de correlação satisfatórios, pode contribuir para facilitar o manejo do rebanho. MenosA agricultura digital 4.0 (Agro 4.0) emprega métodos computacionais de alto desempenho e soluções inteligentes para processamento de volumes consideráveis de dados visando a geração de sistemas de suporte à tomada de decisões do manejo na agropecuária. Os rebanhos, principalmente bovinos, têm se beneficiado pouco das tecnologias do Agro 4.0 em relação as culturas agrícolas. Por isto, o desenvolvimento e teste de algoritmos que visem a melhoria da gestão de rebanhos pelo uso de novos sensores, não evasivos, são necessários. Novos sensores, como câmeras 3D permitem a agilização de medidas morfométricas em animais, facilitando e agilizando a avaliação corporal de rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema eletrônico para captura de imagens de profundidade e estimativa de medidas de interesse na avaliação corporal em rebanho nelore. Uma câmera Intel Realsense d435i foi usada para adquirir imagens de profundidade individuais de 24 novilhas Nelores em 11/06/2019. As imagens foram armazenadas em formato rostbag e os nomes associados aos brincos dos animais. Um shell script foi usado para extrair e organizar os arquivos de texto (CSV) e as imagem de profundidade em png. O processamento foi realizado com auxílio do pacote Image Processing Toolbox do Matlab. O algoritmo é divido nos seguintes passos: segmentação, seleção de objeto de maior área e filtro de media e mediana para suavização. Por fim, recuperação da forma do animal. As medições foram realizadas através ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agricultura digital; Processamento de imagem. |
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Thesagro: |
Gado Nelore. |
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Thesaurus Nal: |
Image analysis. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210043/1/Processamento-imagens-Jornada.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210184/1/2019-cpamt-laurimar-vendrusculo-processamento-3d-analise-morfometrica-nelore-p-91.pdf
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
21/02/2017 |
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Data da última atualização: |
02/04/2019 |
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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: |
CAVALCANTE, A. C. R.; SANTOS, P. M.; CUTRIM JUNIOR, J. A. A.; CANDIDO, M. J. D.; LEMOS, N. L. S. |
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Afiliação: |
ANA CLARA RODRIGUES CAVALCANTE, CNPC; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; José Antônio Alves Cutrim Júnior, Instituto Federal do Maranhão; Magno José Duarte Cândido, Universidade Federal do Ceará; Nailson Lima Santos Lemos, Universidade Federal de Sergipe. |
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Título: |
Efficiency of water use and nitrogen for goat milk production in irrigated pasture to different management. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, v. 68, n. 5, p. 1374-1780, 2016. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Fertilization levels; Forage dry matter; Tanzania Guinea Grass. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/156321/1/11291-23163.pdf
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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