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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  21/10/2020
Data da última atualização:  22/10/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R.
Afiliação:  JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA.
Título:  Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
Páginas:  p. 312-321.
ISBN:  978-65-00-10242-0
Idioma:  Português
Notas:  Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
Conteúdo:  RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora.
Palavras-Chave:  Aprendizado profundo; Citros; Contagem de frutos verdes; Deep learning; Imagem digital; Rede neural de aprendizado profundo; Visão computacional; Yolo-v3.
Thesagro:  Laranja.
Thesaurus Nal:  Citrus; Computer vision; Digital images; Neural networks.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216886/1/PC-Redes-neurais-SBIAGRO-2019.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA20519 - 1UMTAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoWOOD, C. H.; WALKER, R.; TONI, F. Os efeitos da posse de titulo da terra sobre o uso do solo e investimentos entre pequenos agricultores na Amazonia brasileira. Cadernos de Ciencia e Tecnologia, Brasilia, v.18, n.2, p.95-111, maio/ago. 2001.
Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.
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2.Imagem marcado/desmarcadoWOOD, C. H.; WALKER, R.; PERZ, S.; SILVA, L. G. T.; TONI, F.; CALDAS, M. Segurança na propriedade da terra e a conservação de florestas tropicais na Amazônia Oriental: o caso da fronteira agrícola de Uruará, PA. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 1999. 3 p. (Embrapa Amazônia Oriental. Comunicado técnico, 16).
Tipo: Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental.
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