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| Registros recuperados : 6 | |
| 5. |  | ZAGO, B. W.; BARELLI, M. A. A.; SILVA, V. P. da; AZEVEDO, R. F.; CORRÊA, C. L.; NEVES, L. G.; HOOGERHEIDE, E. S. S. Genetic diversity among cassava genotypes (Manihot esculenta crantz) collected in the south-central mesoregion of the state of Mato Grosso-Brazil. Bioscience journal, v. 37, n. 4, e37048, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 6. | | OLIVEIRA, T. C. de; BARELLI, M. A. A.; AZEVEDO, R. F.; GONÇALVES, D. de L.; SANTOS, P. R. J. dos; SILVA, V. P. da; OLIVEIRA, A. J. de; TARDIN, F. D.; PARRELLA, R. A. da C. Genetic divergence of sweet sorghum genotypes based on morphoagronomic characters by multivariate techniques. International Journal of Development Research, v. 10, n. 10, p. 41084-41088, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 6 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/10/2017 |
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Data da última atualização: |
15/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPq; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Detecção de frutos em campo por aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017. |
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Páginas: |
p. 1-9. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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DOI: |
978-85-7029-141-7 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CIIC 2017. Nº 17603. |
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Conteúdo: |
RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Image recognition; Machine learning; Reconhecimento de imagens. |
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Thesagro: |
Uva; Viticultura. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Image analysis; Viticulture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165195/1/PL-Deteccao-CIIC.pdf
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Marc: |
LEADER 01479nam a2200265 a 4500
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005 2023-08-15
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520 $aRESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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