| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
|
Data corrente: |
10/01/2022 |
|
Data da última atualização: |
10/01/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
|
Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
|
Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
|
Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230145/1/2021-cpamt-lbl-metodo-estimativa-percentual-cobertura-gordura-carcaca-bovina-visao-computacional-p-57.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02921nam a2200289 a 4500
001 2138969
005 2022-01-10
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSANTOS, E. F. dos
245 $aMétodo para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57.$c2021
520 $aA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa.
650 $aBovino
650 $aCarcaça
650 $aGordura Animal
650 $aZootecnia
653 $aCoeficiente de similaridade
653 $aIntersection over Union
653 $aJaccard
653 $aNovilha
653 $aProcessamento de dados
653 $aRede neural
653 $aSemicarcaça
653 $aU-net
653 $aVisão computacional
700 1 $aLOPES, L. B.
700 1 $aVENDRUSCULO, L. G.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 165 | |
| 45. |  | GRIS, D. J.; VENDRUSCULO, L. G.; ZOLIN, C. A. Evaluation of chirps satellite rainfall data at Mato Grosso, Brazil. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 2.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 7., 2018. Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2018. p. 161-164.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
|    |
| 46. | | BASSI, B.; VENDRUSCULO, L. G.; EVARISTO, J. W.; GARCIA, T. Estudo da variabilidade espacial de temperatura máxima e clorofila em um sistema integrado lavoura-floresta. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 176-180.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
| 47. | | BASSI, B.; VENDRUSCULO, L. G.; EVARISTO, J. W.; GARCIA, T. Estudo da variabilidade espacial de temperatura máxima e clorofila em um sistema integrado lavoura-floresta. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 176-180.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
| |
| 50. | | VENDRUSCULO, L. G.; TORRES, R. C.; ZOLIN, C. A. Laboratório de Geotecnologia Agroambiental - Sigeo. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 3, cap. 1, p. 115-118.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
| |
| 53. | | CASTAGNA, D.; VENDRUSCULO, L. G.; SOUZA, A. P. de. Índice de erosividade para o município de Sorriso, Mato Grosso. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 4.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 9., 2020, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2020. p. 12.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| |
| 54. | | CASTAGNA, D.; VENDRUSCULO, L. G.; SOUZA, A. P. de. Índice de erosividade para o município de Sorriso, Mato Grosso. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 4.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 9., 2020, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2020. p. 12.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
| |
| Registros recuperados : 165 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
