Data/hora: 11/06/2024 17:52:16

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 07/12/2020
Data da última atualização: | 15/12/2020
Autoria: | DIAZ, M. G. B. D.; SANTOS, T. T.
Afiliação: | MARCOS GABRIEL BARBOZA DURÉ DIAZ, Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas.
Ano de publicação: | 2020
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
Páginas: | 13 p.
ISBN: | 978-65-88414-00-2
Idioma: | Português
Notas: | Evento online. CIIC 2020. Nº 20601.
Conteúdo: | RESUMO - A compreensão de cenas tridimensionais na agricultura é de interesse estratégico para a atividade, pois abre caminho para automatizar análises e processos produtivos no campo. Na última década, algoritmos de aprendizado profundo se tornaram estado da arte em tarefas de detecção e classificação em imagens. Ao mesmo tempo, algoritmos de reconstrução tridimensionais de estruturas a partir de imagens se tornaram cada vez mais robustos e escaláveis. Redes neurais profundas, no entanto, ainda são pouco aplicadas a dados tridimensionais, em especial a representações de cenas na agricultura. Neste trabalho, mostramos os resultados de testes de reconstrução tridimensional de linhas de uma vinícola e desenvolvemos a base de uma interface para anotação de nuvens de pontos, fundamental para o treinamento de redes neurais. Acreditamos que as redes profundas serão capazes de segmentar, classificar e identificar a qual instância pertencem objetos de interesse em videiras, como frutos, folhas e ramos. Esse resultado é aplicável no auxílio de atividades que precisem de análise fenotípica em campo, como robótica de precisão, acompanhamento da produção e previsão de rendimentos de cultivos.
Palavras-Chave: | Anotação de Dados; Classificação e Segmentação; Classification and Segmentation; Data Annotation; Deep Neural Networks; Nuvens de Pontos; Point Clouds; Reconstrução Tridimensional; Redes neurais; Redes Neurais Profundas; Tridimensional Reconstruction.
Thesaurus Nal: | Neural networks.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218813/1/RE20601-CIIC-2020.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20804-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS