Data/hora: 19/06/2024 03:39:58

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	07/10/2021	
Data da última atualização: 	08/10/2021	
Autoria: 	SOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H.	
Afiliação: 	MARIANA ALVES DE SOUSA, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.	
Título: 	Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610.	
ISBN: 	978-65-994972-0-9	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Evento online. CIIC 2021.	
Conteúdo: 	RESUMO - A agropecuária é uma das mais importantes fontes de riqueza no Brasil. Dentro desse contexto, se destaca o cultivo das laranjas, principalmente na região de São Paulo e do Triângulo Mineiro. Infelizmente, o processo de estimativa da quantidade de frutos é custoso, assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar por meio de visão computacional e de aprendizado profundo se essas técnicas geram resultados satisfatórios para identificar os frutos por fotografias. Caso apresente um bom desempenho, esta tecnologia poderá ser utilizada para prever a quantidade de laranjas em árvores.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado profundo; Cultura da laranja; Deep learning; Rede SSD; Redes neurais; SSD network; Visão computacional.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226801/1/RE21610.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20999-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS