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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Soja. Para informações adicionais entre em contato com valeria.cardoso@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
22/07/2022 |
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Data da última atualização: |
22/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PEREIRA, R. de C.; HIROSE, E.; CARVALHO, O. L. F. de; COSTA, R. M. da; BORGES, D. L. |
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Afiliação: |
RUBENS DE CASTRO PEREIRA, CNPAF; EDSON HIROSE, CNPSO; OSMAR LUIZ FERREIRA DE CARVALHO, Universidade de Brasília; RONALDO MARTINS DA COSTA; DÍBIO LEANDRO BORGES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA. |
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Título: |
Detection and classification of whiteflies and development stages on soybean leaves images using an improved deep learning strategy. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 199, 107132, p. 1-12, Aug. 2022. |
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ISSN: |
0168-1699 |
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DOI: |
doi.org/10.1016/j.compag.2022.107132 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This paper presents a novel strategy to detect and classify adult whiteflies and five important related stages on images of detached soybean leaves. The whitefly Bemisia tabaci is a major pest in soybean crops, and by detecting, counting and differentiating its related life stages in field collected leaves control management decisions can be made. The proposed solution is based on a deep learning object detection algorithm (YOLOv4), modified into an specific new learning strategy with innovations on data augmentation, image mosaicking, and fusion of hypothesized object categories. A real and annotated dataset of images is provided from a controlled experiment infected with whitefly eggs having 121 images and 973 annotated objects. The experimental results showed a promising performance of the proposed system, reaching an f1-score of 0.87, in comparison with a single YOLOv4 algorithm that reached f1-score of 0.80. The overall strategy could be extended to work in other similar tasks for image based pest management. |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Detecção; Imagem digital; Visão computacional; Yolov4. |
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Thesagro: |
Bemisia Tabaci; Identificação; Mosca Branca; Programa de Computador; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Classification; Computer software; Computer vision; Detection; Digital images; Models. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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Marc: |
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520 $aThis paper presents a novel strategy to detect and classify adult whiteflies and five important related stages on images of detached soybean leaves. The whitefly Bemisia tabaci is a major pest in soybean crops, and by detecting, counting and differentiating its related life stages in field collected leaves control management decisions can be made. The proposed solution is based on a deep learning object detection algorithm (YOLOv4), modified into an specific new learning strategy with innovations on data augmentation, image mosaicking, and fusion of hypothesized object categories. A real and annotated dataset of images is provided from a controlled experiment infected with whitefly eggs having 121 images and 973 annotated objects. The experimental results showed a promising performance of the proposed system, reaching an f1-score of 0.87, in comparison with a single YOLOv4 algorithm that reached f1-score of 0.80. The overall strategy could be extended to work in other similar tasks for image based pest management.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
15/02/2011 |
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Data da última atualização: |
15/02/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MAGNABOSCO, C. de U.; VIU, M. A. DE O.; LOPES, D. T.; FARIA, C. U. DE; FERRAZ, H. T.; MAMEDE, M. M. S. |
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Afiliação: |
CLAUDIO DE ULHOA MAGNABOSCO, CPAC; MARCO ANTONIO DE OLIVEIRA VIU, UFG; DYOMAR TOLEDO LOPES, UFG; CARINA UBIRAJARA DE FARIA, UFU; HENRIQUE TREVIZOLI FERRAZ, UFG; MARIANA MÁRCIA SANTOS MAMEDE, UFG. |
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Título: |
Correlações genéticas entre características relacionadas à qualidade de carcaça, medidas in vivo por ultrassonografia, e características associadas à qualidade espermática em touros nelore jovens. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 20.; FÓRUM DE COORDENADORES DE CURSOS DE ZOOTECNIA DAS UNIVERSIDADES BRASILEIRAS, 6.; FÓRUM DE ESTUDANTES DE CURSOS DE ZOOTECNIA DAS UNIVERSIDADES BRASILEIRAS, 6.; REUNIÃO NACIONAL DE ENSINO DE ZOOTECNIA, 1.; 2010, Palmas. Sustentabilidade e produção animal: anais. Palmas: UFT, 2010. 1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
ZOOTEC 2010. |
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Palavras-Chave: |
Andrologia; Nelore. |
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Thesagro: |
Genética Animal. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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