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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
21/10/2020 |
Data da última atualização: |
22/10/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. |
Afiliação: |
JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA. |
Título: |
Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. |
Páginas: |
p. 312-321. |
ISBN: |
978-65-00-10242-0 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019. |
Conteúdo: |
RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Citros; Contagem de frutos verdes; Deep learning; Imagem digital; Rede neural de aprendizado profundo; Visão computacional; Yolo-v3. |
Thesagro: |
Laranja. |
Thesaurus Nal: |
Citrus; Computer vision; Digital images; Neural networks. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216886/1/PC-Redes-neurais-SBIAGRO-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
24/01/2014 |
Data da última atualização: |
24/01/2014 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FERNÁNDEZ, M.; MEGÍAS, E.; REIS JUNIOR, F. B. dos; MEGÍAS, M. |
Afiliação: |
UNIVERSIDAD DE SEVILLA; UNIVERSIDAD DE SEVILLA; FABIO BUENO DOS REIS JUNIOR, CPAC; UNIVERSIDAD DE SEVILLA. |
Título: |
Bacterial biodiversity within the genus Enterobacter in paddies of Guadalquivir marshes. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
In.: IBEROAMERICAN CONFERENCE ON BENEFICIAL PLANT - MICROORGANISM - ENVIRONMENT INTERACTIONS, 2.; NATIONAL MEETING OF THE SPANISH SOCIETY OF NITROGEN FIXATION, 14.; LATIN AMERICAN MEETING ON RHIZOBIOLOGY, 26.; SPANISH-PORTUGUESE CONGRESS ON NITROGEN FIXATION, 3., 2013, Sevilla. Microorganisms for future agriculture. Sevilla: Universidad de Sevilla; ALAR; SEFIN, 2013. p. 65-66. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Águas de poço; Águas fluviais; Campo de arroz. |
Thesagro: |
Arroz; Arrozal. |
Thesaurus NAL: |
Enterobacter; Paddies; Rice; River water. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
Marc: |
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