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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
06/02/2014 |
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Data da última atualização: |
06/02/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BETTENCOURT, G. M. de F.; DEGENHARDT-GOLDBACH, J. |
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Afiliação: |
Gisela Manuela de França Bettencourt, Universidade Tuiuti do Paraná; JULIANA DEGENHARDT GOLDBACH, CNPF. |
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Título: |
Avaliação de diferentes dias de cocultivo na transformação genética do clone 3336 de E. grandis x E.urophylla. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: EVENTO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA FLORESTAS, 12., 2013, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2013. (Embrapa Florestas. Documentos, 253). Editores técnicos: Marcílio José Thomazini, Elenice Fritzsons, Patrícia Raquel Silva, Guilherme Schnell e Schuhli, Denise Jeton Cardoso, Luziane Franciscon. EVINCI. Resumos. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Canamicina; Espécie arbórea; Espécie exótica. |
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Thesagro: |
Agrobacterium Tumefaciens; Engenharia Genética; Eucalipto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/96536/1/Avaliacao-de-diferentes-dias-de-cocultivo-na-transformacao-genetica-do-clone-3336-de-E.-grandis-x-E.urophylla.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
04/01/2022 |
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Data da última atualização: |
06/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 3 |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; VENDRUSCULO, L. G.; LOPES, L. B.; KAMCHEN, S. G.; CONDOTTA, I. C. F. S. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; SCHEILA GEIELE KAMCHEN, UFMT; ISABELLA C. F. S. CONDOTTA, University of Illinois. |
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Título: |
Mathematical models for metric features extraction from RGB-D sensor. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientific Electronic Archives, v. 14, n. 11, p. 76-85, 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.36560/141120211467 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract. The use of the RGB-D camera has been applied in several fields of science. That popularization is due to the emergence of technologies such as the Intel® RealSenseTM D400 series. However, despite the actual demand from some potential users, few studies concern the characterization of these sensors for object measurements. Our study sought to estimate models dealing with calculating the area and length between targets or points within RGB and depth images. An experiment was set up with white cardboard fixed on a flat surface with colored pins. We measured the distance between the camera and cardboard by calculating the average distance from the pixels belonging to the target area. The Information Criterion AIC and BIC associated with R2 were performed to select the best models. Polynomial and power regression models reached the highest coefficient of determination and smallest values of AIC and BIC. |
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Palavras-Chave: |
Depth camera; Extração de características; Image processing; Modelos matemáticos; Processamento de imagem; RealSenseTM. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis; Mathematical models. |
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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/229943/1/AP-Mathematical-models-2021.pdf
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Marc: |
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100 1 $aSANTOS, E. F. dos
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520 $aAbstract. The use of the RGB-D camera has been applied in several fields of science. That popularization is due to the emergence of technologies such as the Intel® RealSenseTM D400 series. However, despite the actual demand from some potential users, few studies concern the characterization of these sensors for object measurements. Our study sought to estimate models dealing with calculating the area and length between targets or points within RGB and depth images. An experiment was set up with white cardboard fixed on a flat surface with colored pins. We measured the distance between the camera and cardboard by calculating the average distance from the pixels belonging to the target area. The Information Criterion AIC and BIC associated with R2 were performed to select the best models. Polynomial and power regression models reached the highest coefficient of determination and smallest values of AIC and BIC.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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