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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/10/2021 |
Data da última atualização: |
08/10/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226801/1/RE21610.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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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 74 | |
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Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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58. | | SOUZA, M. I. F.; TORRES, T. Z.; PEDROSO JUNIOR, M.; CARVALHO, J. R. P. de; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; SOUZA, G. da S. e. Organizational guidelines for Embrapa advanced quantitative methods and scientific computing área. Open Journal of Business and Management, v. 8, n. 4, p. 1816-1830, July 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: C - 0 |
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