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22. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | PINTON, E. N. S.; CAMARGO NETO, J.; VISOLI, M. C. Roda da Reprodução iOS: aplicativo móvel para gestão de rebanho leiteiro. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. p. 55-60. Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia croce, Poliana Fernanda Giachetto. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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25. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | LUCHIARI JUNIOR, A.; QUEIRÓS, L. R.; CAMARGO NETO, J.; CHAIM, A. AgroICT in precision agriculture and agricultural automation. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Information and communication technologies and their relations with agriculture. Brasília, DF: Embrapa, 2016. ch. 10, p. 189-210. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Meio Ambiente. |
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26. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | LUCHIARI JUNIOR, A.; QUEIRÓS, L. R.; CAMARGO NETO, J.; CHAIM, A. AgroTIC em agricultura de precisão e automação agrícola. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 10. p. 191-213. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Meio Ambiente. |
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28. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | QUEIROS, L. R.; LUCHIARI JUNIOR, A.; CAMARGO NETO, J.; MASSRUHA, S. M. F.; INAMASU, R. Y. Análise das possibilidades e tendências do uso das tecnologias da informação e comunicação em agricultura de precisão. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 97-108. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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30. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | NAIME, J. de M.; CAMARGO NETO, J.; VAZ, C. M. P. Avaliação geral, resultados, perspectivas e uso de ferramentas de agricultura de precisão. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, Á. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. C. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 69-72. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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31. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | NAIME, J. de M.; CAMARGO NETO, J.; VAZ, C. M. P. Avaliação geral, resultados, perspectivas e uso de ferramentas de agricultuta de precisão. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 69-72. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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32. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J. Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 104-110. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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33. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | LARBY, P. A.; EHSANI, R.; SALYANI, M.; MAJA, J. M.; MISHRA, A.; CAMARGO NETO, J. Multispectral-based leaf detection system for spot sprayer application to control citrus psyllids. Biosystems Engineering, London, v. 16, n. 4, p. 509-517, Dec. 2013. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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34. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | CHAIM, A.; PESSOA, M. C. P. Y.; CAMARGO NETO, J.; HERMES, L. C. Comparison of microscopic method and computational program for pesticide deposition evaluation of spraying. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 37, n. 4, p. 493-496, abr. 2002 Título em Português: Comparação de método microscópico e programa computacional para a estimativa da deposição de agrotóxicos pela pulverização aérea. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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37. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | MEYER, G. E.; CAMARGO NETO, J.; JONES, D. D.; HINDMAN, T. W. Intensified fuzzy clusters for classifying plant, soil, and residue regions of interest from color images. Computers and Electronics in Agriculture, New York, v. 42, p. 161-180, 2004. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 57 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/10/2021 |
Data da última atualização: |
08/10/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
VERALDI, T. P.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de. |
Afiliação: |
TIAGO PETENÁ VERALDI, BOLSISTA CNPQ (PIBITI); JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA. |
Título: |
Pipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-11. Ref. 21609. |
ISBN: |
978-65-994972-0-9 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Evento online. CIIC 2021. |
Conteúdo: |
RESUMO - A detecção de frutos utilizando vídeos, adquiridos em laranjais, é um processo que envolve a utilização de vários sistemas. Cada um é responsável por uma etapa do processo de detecção, sendo que o resultado de um serve como entrada para o outro. Para que o processo seja executado corretamente é necessário a validação dos resultados em cada etapa, antes do início da próxima etapa. Caso o resultado de uma etapa não seja satisfatória, é necessário executar a etapa anterior utilizando outros parâmetros de ajustes, até que se obtenha um resultado aceitável. Este procedimento pode ser executado manualmente, mas é muito trabalhoso. Este trabalho apresenta uma solução baseada no conceito de máquina de estado finito para automatizar o processo de detecção de frutos. |
Palavras-Chave: |
Deep Neural Networks; Framework; Máquina de Estado; Redes Neurais Profundas; State Machine; Visão Computacional. |
Thesaurus NAL: |
Computer vision. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226796/1/RE21609.pdf
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Marc: |
LEADER 01687nam a2200265 a 4500 001 2135153 005 2021-10-08 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-994972-0-9 100 1 $aVERALDI, T. P. 245 $aPipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-11. Ref. 21609.$c2021 500 $aEvento online. CIIC 2021. 520 $aRESUMO - A detecção de frutos utilizando vídeos, adquiridos em laranjais, é um processo que envolve a utilização de vários sistemas. Cada um é responsável por uma etapa do processo de detecção, sendo que o resultado de um serve como entrada para o outro. Para que o processo seja executado corretamente é necessário a validação dos resultados em cada etapa, antes do início da próxima etapa. Caso o resultado de uma etapa não seja satisfatória, é necessário executar a etapa anterior utilizando outros parâmetros de ajustes, até que se obtenha um resultado aceitável. Este procedimento pode ser executado manualmente, mas é muito trabalhoso. Este trabalho apresenta uma solução baseada no conceito de máquina de estado finito para automatizar o processo de detecção de frutos. 650 $aComputer vision 653 $aDeep Neural Networks 653 $aFramework 653 $aMáquina de Estado 653 $aRedes Neurais Profundas 653 $aState Machine 653 $aVisão Computacional 700 1 $aCAMARGO NETO, J. 700 1 $aSANTOS, T. T. 700 1 $aTERNES, S. 700 1 $aSOUZA, K. X. S. de
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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