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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/05/2010 |
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Data da última atualização: |
18/09/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Sistema de Produção |
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Autoria: |
COUTINHO, E. F.; RIBEIRO, F. C.; CAPPELLARO, T. H. (ed.). |
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Afiliação: |
ENILTON FICK COUTINHO, CPACT; FABRICIO CARLOTTO RIBEIRO; THÁIS HELENA CAPPELLARO. |
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Título: |
Cultivo de oliveira (Olea europaea L.) |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. |
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Páginas: |
125 p. |
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Série: |
(Embrapa Clima Temperado. Sistemas de Produção, 16). |
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ISSN: |
1806-9207 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A oliveira (Olea europaea L.) é uma espécie frutífera da família botânica Oleaceae, cujo plantio tem sido realizado em todos os continentes, nas regiões que apresentam clima subtropical ou temperado.
Em 1948, a cultura foi introduzida no Rio Grande do Sul, através da Secretaria de Agricultura (setor oleícola), com propósitos de pesquisa, sendo que as mesmas perduraram até o início dos anos 80.
Após 26 anos, a Embrapa Clima Temperado retornou a realizar pesquisas com oliveiras. Desde então, várias ações foram desenvolvidas (introdução e avaliações agronômicas de cultivares, formação de banco ativo de germoplasma, manejo fitotécnico e fitossanitário de olivais, tecnologias de propagação sexuada e assexuada, avaliações fenológicas, zoneamento agroclimatológico, etc.) as quais proporcionaram subsídios à elaboração do presente sistema de produção. |
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Palavras-Chave: |
Cultivo; Olea europaea L. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
22/11/2019 |
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Data da última atualização: |
22/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
FREITAS, D. S. de; CAMARGO, S. da S.; COMIN, H. B.; DOMINGUES, R.; GASPAR, E. B.; CARDOSO, F. F. |
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Afiliação: |
Dhyonatan Santos de Freitas, UNIPAMPA; Sandro da Silva Camargo, UNIPAMPA; Helena Brocardo Comin, UFPEL; ROBERT DOMINGUES, CPPSUL; EMANUELLE BALDO GASPAR, CPPSUL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL. |
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Título: |
Reconhecimento da ceratoconjuntivite infecciosa bovina utilizando imagens termográficas e redes neurais convolucionais. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 11, n. 3, p.133-145, nov. 2019. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rearing, causing significant losses in both the affected herd and as for producer. Because it is an infectious disease, the forms of diagnosis need to be improved. Currently, the diagnosis for IBK is performed through the evaluation of clinical signs by a specialist and confirmed by laboratory tests, which is usually a costly and time-consuming task. In this work, the use of infrared thermography for the acquisition of images of the bovine ocular region of healthy and infected animals by the IBK is evaluated, using this image base in the training and validation of a set of convolutional neural networks (CNN) with the aim of identifying whether or not the animal is infected in new samples. A total of 4.938 thermographic images of the bovine ocular region were used in the training and validation process of five different architectures of CNN, which were evaluated using cross-validation. The best results obtained in this study indicate that CNNs are able to correctly classify IBK clinical signs in thermographic images with an accuracy rate close to 80%. Keywords: Analysis of digital images; Bovine ocular disease; Classification; Pattern Recognition. MenosA Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rea... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ceratoconjuntivite. |
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Thesagro: |
Bovino; Conjuntivite; Doença Animal; Olho. |
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Thesaurus NAL: |
Eye diseases; Keratoconjunctivitis. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205335/1/RBCA-2019.pdf
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Marc: |
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520 $aA Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rearing, causing significant losses in both the affected herd and as for producer. Because it is an infectious disease, the forms of diagnosis need to be improved. Currently, the diagnosis for IBK is performed through the evaluation of clinical signs by a specialist and confirmed by laboratory tests, which is usually a costly and time-consuming task. In this work, the use of infrared thermography for the acquisition of images of the bovine ocular region of healthy and infected animals by the IBK is evaluated, using this image base in the training and validation of a set of convolutional neural networks (CNN) with the aim of identifying whether or not the animal is infected in new samples. A total of 4.938 thermographic images of the bovine ocular region were used in the training and validation process of five different architectures of CNN, which were evaluated using cross-validation. The best results obtained in this study indicate that CNNs are able to correctly classify IBK clinical signs in thermographic images with an accuracy rate close to 80%. Keywords: Analysis of digital images; Bovine ocular disease; Classification; Pattern Recognition.
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773 $tRevista Brasileira de Computação Aplicada$gv. 11, n. 3, p.133-145, nov. 2019.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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