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| Registros recuperados : 39 | |
| 1. |  | RAMOS M. R. F.; MENDONÇA, J. A.; VIANELLO, R. P.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M.; BORBA, T. C. de O.; CASTRO, A. P. de; BRONDANI, C. Heterosis and combining ability for grain yield and earliness in accessions ofa rice core collection. Functional Plant Breeding Journal, v. 1, n. 1, article 5, Jan./Mar. 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 2. | | ZITO, R. K.; MELLO FILHO, O. L. de; PEREIRA, M. J. Z.; MEYER, M. C.; HIROSE, E.; NICOLI, C. M. L.; COSTA, S. V. da; MEDEIROS de NETO, C. D.; NUNES JÚNIOR, J.; VIEIRA, N. E.; SEII, A. H.; MÜLLICH, J. R.; PIMENTA, C. B.; SANCHEZ, I.; MOREIRA, A. J. A.; NUNES, M. R.; DESSIMONE, M. G. L.; MORAIS JUNIOR, O. P. de; NEIVA, L. C. da S.; BARROS, A. C. de; SOARES FILHO, R. Cultivares de soja Macrorregiões 3, 4 e 5 Goiás e Região Central do Brasil. Londrina: Embrapa Soja, 2018. 52 p. Catálogo 02 publicado em março de 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Rondônia; Embrapa Soja. |
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| 3. | | ZITO, R. K.; MELLO FILHO, O. L. de; PEREIRA, M. J. Z.; MEYER, M. C.; HIROSE, E.; NICOLI, C. M. L.; COSTA, S. V. da; MEDEIROS NETO, C. D. de; NUNES JÚNIOR, J.; VIEIRA, N. E.; SEII, A. H.; MULLICH, J. R.; PIMENTA, C. B.; SANCHEZ, I.; MOREIRA, A. J. A.; NUNES, M. R.; DESSIMONE, M. G. L.; MORAIS JUNIOR, O. P. de; NEIVA, L. C. da S.; BARROS, A. C. de; SOARES FILHO, R. Cultivares de soja: microrregiões 3, 4 e 5: Goiás e Região Central do Brasil. Londrina: Embrapa Soja: Secretaria de Inovação e Negócios - Escritório de Londrina, 2018 52 p. il. color.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 4. | | VALDISSER, P. A. M. R.; PEREIRA, W. J.; MORAIS JUNIOR, O. P. de; MENDONÇA, J. A.; SARTORI, D. E. L.; LIMA, LUANN V. V. O.; BORBA, T. C. de O.; BRONDANI, C.; ZUCCHI, M. I.; VIANELLO, R. P. Análise de associação genômica ampla (GWAS) para tolerância à seca em feijoeiro comum. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 12., 2017, Piracicaba. Produtividade e sustentabilidade da cultura do feijão: do campo para a mesa: resumos. Piracicaba: CENA: IAC, 2017. p. 67. CONAFE| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 5. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MELO, P. G. S.; MORAIS, O. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M. Genetic variability during four cycles of recurrent selection in rice. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n, 11, p. 1033-1041, nov. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 7. | | MORAIS JUNIOR, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; DUARTE, J. B.; MORAIS, O. P. de; COELHO, A. S. G.; BORBA, T. C. de O.; RANGEL, P. H. N. Efetividade da seleção recorrente genotípica no melhoramento do arroz irrigado. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 9., 2017, Foz do Iguaçu. Melhoramento de plantas: projetando o futuro. Foz do Iguaçu: SBMP, 2017. p. 284.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 9. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS, O. P. de; PEREIRA, J. A.; MELO, P. G. S. Análise dialélica parcial generalizada com linhagens de arroz vermelho e branco em dois ambientes. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 10. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS, O. P. de; PEREIRA, J. A.; MELO, P. G. S. Análise dialélica parcial generalizada com linhagens de arroz vermelho e branco em dois ambientes. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 11. | | GUIMARÃES, C. M.; STONE, L. F.; CASTRO, A. P. de; MORAIS JUNIOR, O. P. de. Physiological parameters to select upland rice genotypes for tolerance to water deficit. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 534-540, jul. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 12. | | BARROS, M. S. de; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MORAIS, O. P. de; TORGA, P. P.; MELO, P. G. S. Ganho genético simultâneo em progênies de arroz de terras altas por meio de índice de seleção. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 13. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MELO, P. G. S.; MORAIS, O. P. de; CASTRO, A. P. de; BRESEGHELLO, F.; UTUMI, M. M.; PEREIRA, J. A.; WRUCK, F. J.; COLOMBARI FILHO, J. M. Genetic progress after cycles of upland rice recurrent selection. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 72, n. 4, p. 297-305, July/Aug. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia. |
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| 15. | | MORAIS, O. P. de; GUIMARÃES, C. M.; CASTRO, A. P.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de. Avaliação da população de arroz de terras altas CNA6, quanto ao seu potencial de melhoramento visando tolerância à deficiência hídrica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 16. | | MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MORAIS, O. P. de; BRESEGHELLO, F.; RANGEL, P. H. N.; MAGALHÃES JUNIOR, A. M. de. Comparação de índices de seleção aplicados em seleção recorrente de arroz irrigado. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 9., 2015, Pelotas. Ciência e tecnologia para otimização da orizicultura: anais. Brasília, DF: Embrapa; Pelotas: Sosbai, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Clima Temperado. |
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| 18. | | BRANQUINHO, R. G.; HEINEMANN, A. B.; CASTRO, A. P. de; COLOMBARI FILHO, J. M.; DUARTE, J. B.; MELO, P. G. S.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; GUIMARÃES, P. H. R. AMMI & GGE BIPLOT: uma análise comparativa da avaliação de locais de teste de genótipos de arroz. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ARROZ IRRIGADO, 8., 2013, Santa Maria. Avaliando cenários para a produção sustentável de arroz: anais. Santa Maria: UFSM; Porto Alegre: Sosbai, 2013. v.1. p. 65-68.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 19. | | GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; MORAIS, O. P. de; PEREIRA, J. A.; TORGA, P. P.; COLOMBARI FILHO, J. M.; BRANQUINHO, R. G.; MELO, P. G. S. Potencial genético de genitores de arroz vermelho por meio de análise dialélica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 1886-1890.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte. |
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| 20. | | GUIMARÃES, P. H. R.; MORAIS JÚNIOR, O. P. de; TORGA, P. P.; MORAIS, O. P. de; MELO, P. G. S. Potencial genético de progênies de arroz irrigado avaliado por meio do método de Papadakis. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 7., 2013, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2013. p. 25. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 292). Apresentação oral - Pós-graduação.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| Registros recuperados : 39 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
04/01/2022 |
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Data da última atualização: |
04/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT. |
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Título: |
Avaliação da cobertura de gordura de novilhas e vacas usando visão computacional. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
2021. 46 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal do Mato Grosso, Sinop, MT. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Orientador: Luciano Bastos Lopes, CPAMT; Co-Orientadora: Laurimar Gonçalves Vendrusculo, CNPTIA. |
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Conteúdo: |
Resumo: Embora haja procura por carne magra, essa não se sobrepõe à importância da cobertura de gordura em sua função de preservar as características organolépticas da carne durante o processo de resfriamento. Mudanças estruturais e processos bioquímicos que acontecem nas primeiras 24h post morte impactam diretamente a qualidade da carne, e a cobertura de gordura subcutânea minimiza esse impacto, agregando valor ao produto final. Porém, os métodos de avaliação classificam as carcaças de acordo a qualidade de acabamento, não quanto ao percentual da carcaça protegida pela cobertura de gordura. O objetivo deste estudo foi avaliar métodos de visão computacional para estimar a cobertura de gordura em carcaças bovinas, além de verificar a relação da cobertura de gordura com o sistema de classificação SEUROP. Uma rotina de processamento de vídeo em tempo real foi proposta para calcular o percentual de cobertura de gordura subcutânea. O método conseguiu mapear as regiões da carcaça coberta com gordura com 98% de precisão. As classificações apresentaram baixa correlação com o percentual de cobertura de gordura (𝑅 2 = 0,3 para o sistema do frigorífico e 𝑅 2 = 0,6 sistema SEUROP), também houve baixa concordância entre as avaliações dos quatros especialistas (Kappa < 0,3). Por fim, foi proposto um modelo de deep learning para realizar a classificação do frigorífico, modelo apresentou 82% de acurácia. | Abstract: Although there is a demand for lean meat, this does not outweigh the importance of fat coverage in its function of preserving the organoleptic characteristics of the meat during the cooling process. Structural changes and biochemical processes that take place in the first 24 hours after death directly impact meat quality, and subcutaneous fat coverage minimizes this impact, adding value to the final product. However, the evaluation methods classify the carcasses according to the quality of finish, not the percentage of the carcass protected by the fat coating. The aim of this study was to evaluate computer vision methods to estimate fat coverage in bovine carcasses, in addition to verifying the relationship of fat coverage with the SEUROP classification system. A real-time video processing routine was proposed to calculate the percentage of subcutaneous fat coverage. The method was able to map the regions of the carcass covered with fat with 98% accuracy. The ratings showed low correlation with the percentage of fat coverage (𝑅 2 = 0.3 for the refrigerator system and 𝑅 2 = 0.6 SEUROP system), there was also low agreement between the assessments of the four experts (Kappa < 0.3). Finally, a deep learning model was proposed to carry out the classification of the slaughterhouse, a model showing 82% accuracy. MenosResumo: Embora haja procura por carne magra, essa não se sobrepõe à importância da cobertura de gordura em sua função de preservar as características organolépticas da carne durante o processo de resfriamento. Mudanças estruturais e processos bioquímicos que acontecem nas primeiras 24h post morte impactam diretamente a qualidade da carne, e a cobertura de gordura subcutânea minimiza esse impacto, agregando valor ao produto final. Porém, os métodos de avaliação classificam as carcaças de acordo a qualidade de acabamento, não quanto ao percentual da carcaça protegida pela cobertura de gordura. O objetivo deste estudo foi avaliar métodos de visão computacional para estimar a cobertura de gordura em carcaças bovinas, além de verificar a relação da cobertura de gordura com o sistema de classificação SEUROP. Uma rotina de processamento de vídeo em tempo real foi proposta para calcular o percentual de cobertura de gordura subcutânea. O método conseguiu mapear as regiões da carcaça coberta com gordura com 98% de precisão. As classificações apresentaram baixa correlação com o percentual de cobertura de gordura (𝑅 2 = 0,3 para o sistema do frigorífico e 𝑅 2 = 0,6 sistema SEUROP), também houve baixa concordância entre as avaliações dos quatros especialistas (Kappa < 0,3). Por fim, foi proposto um modelo de deep learning para realizar a classificação do frigorífico, modelo apresentou 82% de acurácia. | Abstract: Although there is a demand for lean meat, this does not out... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acabamento; Classificação computadorizada; Cow finishing; Processamento de imagem; Processamento de video; Segmentação de imagem; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Automação; Carcaça; Novilho; Vaca. |
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Thesaurus NAL: |
Automation; Computer vision; Cows; Finishing; Image analysis; Image processors. |
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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/229944/1/2021-cpamt-lbl-avaliacao-cobertura-gordura-novilha-vaca-visao-computacional.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229946/1/TS-ELTON-FERNANDES-DOS-SANTOS-2021.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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