Data/hora: 08/06/2024 01:36:21

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	07/10/2021	
Data da última atualização: 	08/10/2021	
Autoria: 	VERALDI, T. P.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de.	
Afiliação: 	TIAGO PETENÁ VERALDI, BOLSISTA CNPQ (PIBITI); JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA.	
Título: 	Pipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-11. Ref. 21609.	
ISBN: 	978-65-994972-0-9	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Evento online. CIIC 2021.	
Conteúdo: 	RESUMO - A detecção de frutos utilizando vídeos, adquiridos em laranjais, é um processo que envolve a utilização de vários sistemas. Cada um é responsável por uma etapa do processo de detecção, sendo que o resultado de um serve como entrada para o outro. Para que o processo seja executado corretamente é necessário a validação dos resultados em cada etapa, antes do início da próxima etapa. Caso o resultado de uma etapa não seja satisfatória, é necessário executar a etapa anterior utilizando outros parâmetros de ajustes, até que se obtenha um resultado aceitável. Este procedimento pode ser executado manualmente, mas é muito trabalhoso. Este trabalho apresenta uma solução baseada no conceito de máquina de estado finito para automatizar o processo de detecção de frutos.	
Palavras-Chave: 	Deep Neural Networks; Framework; Máquina de Estado; Redes Neurais Profundas; State Machine; Visão Computacional.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226796/1/RE21609.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20998-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS