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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
06/08/2018 |
Data da última atualização: |
03/10/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F. |
Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; BERNARDO DE ALMEIDA HALFELD VIEIRA, CNPMA; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; KATIA DE LIMA NECHET, CNPMA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MURILLO LOBO JUNIOR, CNPAF; F. R. A. PATRÍCIO, Instituto Biológico, Campinas, SP; VIVIANE TALAMINI, CPATC; LUIZ GONZAGA CHITARRA, CNPA; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF; ALESSANDRA KEIKO NAKASONE ISHIDA, CPATU; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; DANIEL TERAO, CNPMA; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA. |
Título: |
Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
IEEE Latin America Transactions, v. 16, n. 6, p. 1749-1757, June 2018. |
Idioma: |
Inglês Português |
Notas: |
Na publicação: B. A. Halfeld-Vieira, R. V. Costa, K. L. Nechet, S. A. S. Oliveira. |
Conteúdo: |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing. |
Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Banco de dados; Deep learning; Imagem em processamento; Patologia vegetal; Processamento de imagem. |
Thesagro: |
Doença de Planta. |
Thesaurus Nal: |
Databases; Image analysis; Plant diseases and disorders; Plant pathology. |
Categoria do assunto: |
-- H Saúde e Patologia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182246/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181156/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198847/1/ID44389-2018v16n6p1749IEEELatinAmericaTransaction.pdf
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Marc: |
LEADER 02472naa a2200457 a 4500 001 2094883 005 2018-10-03 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBARBEDO, J. G. A. 245 $aAnnotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases.$h[electronic resource] 260 $c2018 500 $aNa publicação: B. A. Halfeld-Vieira, R. V. Costa, K. L. Nechet, S. A. S. Oliveira. 520 $aOver the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing. 650 $aDatabases 650 $aImage analysis 650 $aPlant diseases and disorders 650 $aPlant pathology 650 $aDoença de Planta 653 $aAprendizagem profunda 653 $aBanco de dados 653 $aDeep learning 653 $aImagem em processamento 653 $aPatologia vegetal 653 $aProcessamento de imagem 700 1 $aKOENIGKAN, L. V. 700 1 $aHALFELD-VIEIRA, B. de A. 700 1 $aCOSTA, R. V. da 700 1 $aNECHET, K. de L. 700 1 $aGODOY, C. V. 700 1 $aLOBO JUNIOR, M. 700 1 $aPATRÍCIO, F. R. A. 700 1 $aTALAMINI, V. 700 1 $aCHITARRA, L. G. 700 1 $aOLIVEIRA, S. A. S. de 700 1 $aISHIDA, A. K. N. 700 1 $aFERNANDES, J. M. C. 700 1 $aSANTOS, T. T. 700 1 $aCAVALCANTI, F. R. 700 1 $aTERAO, D. 700 1 $aANGELOTTI, F. 773 $tIEEE Latin America Transactions$gv. 16, n. 6, p. 1749-1757, June 2018.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio-Norte. Para informações adicionais entre em contato com cpamn.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
Data corrente: |
02/09/1996 |
Data da última atualização: |
15/03/2018 |
Autoria: |
NASCIMENTO, M. do P. S. C. B. do; OLIVEIRA, M. E. A.; NASCIMENTO, H. T. S. do; CARVALHO, J. H. de; ALCOFORADO FILHO, F. G.; SANTANA, C. M. M. de. |
Afiliação: |
MARIA DO PERPÉTUO SOCORRO CORTEZ BONA DO NASCIMENTO, EMBRAPA-CPAMN; HOSTON TOMAZ SANTOS DO NASCIMENTO, EMBRAPA - CPAMN; JOSÉ HERCULANO DE CARVALHO; FRANCISCO GUEDES ALCOFORADO FILHO. |
Título: |
Forrageiras da bacia do Parnaiba: usos e composicao quimica. |
Ano de publicação: |
1996 |
Fonte/Imprenta: |
Teresina: EMBRAPA-CPAMN, 1996. |
Páginas: |
86 p. |
Série: |
(EMBRAPA-CPAMN. Documentos, 19). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Trata sobre as plantas forrageiras da bacia do rio Parnaiba: composicao quimica das plantas forrageiras; nomes cientificos e familias botanicas; descricao das forrageiras: angico-branco, angico-de-bezerro, bordao-de-velho, camaratuba, carqueja, capim-agreste, capim-de-junta, maria-mole, capim-de-roca, capim-mimoso, capim-de-vereda, capim-pe-de-galinha, catinga-de-macaco, erva-de-ovelha, faveira, faveira-de-bolota, feijao-bravo, feijao-derolinha, grama, jitirana, juazeiro, jureminha, malva, mata-pasto, milha, mororo, capa-bode ou cipo-de-escada, pau-ferro, juca, sabia, unha-de-gato, vassourinha-de-botao. Contem tambem indice de nomes cientificos e indice de nomes vulgares. |
Palavras-Chave: |
Angico-branco; Angico-de-bezerro; Axonopus purpusii; Bacia do Parnaiba; Bacia do Rio Parnaiba; Bauhinia spp; Bordao-de-velho; Borreria spp; Brachiaria mollis; Brasil; Calliandra sp; Camaratuba; Canavalia brasiliensis; Capim-agreste; Capim-de-juta; Capim-de-roca; Capim-de-vereda; Capim-mimoso; Capim-pe-de-galinha; Capparis cynophallophora; Carqueija; Catinga-de-macaco; Chemistry composition; Commelina spp; Cratylia argente; Digitaria spp; Erva-de-ovelha; Faveira-de-bolota; Feed crops; Feijao-bravo; Feijao-de-rolinha; Forage plants; Forajes plants; Forrageiras; Jitirana; Juazeiro; Maria-mole; Mata-pasto; Merremia aegyptia; Mesosetum loliiforme; Milha; Pau-ferro; Piaui; Piptadenia miniliformis; Plant; Recursos Naturais; Trachypogon spicatus; Unha-de-gato; Uses; Uso; Utilizacao; Utilization; Vassourinha-de-botao; Ziziphus spp. |
Thesagro: |
Botânica; Caatinga; Caesalpinia Férrea; Calopogonium Mucunoides; Centrosema Brasilianum; Composição Química; Desmanthus Virgatus; Faveira; Flora; Grama; Jucá; Jureminha; Malva; Mororó; Parkia Platycephala; Paspalum Plicatulum; Planta Forrageira; Sabiá; Stylosanthes Humilis; Vegetação; Zornia spp. |
Thesaurus NAL: |
Albizia niopoides; chemical composition; Eleusine indica; forage; Macroptilium lathyroides; Mimosa caesalpiniifolia; Samanea saman; Senna obtusifolia; Sida cordifolia. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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