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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
25/01/2024 |
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Autoria: |
ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; OLIVEIRA, L. S. DE; EÇA, G. A. |
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Afiliação: |
CARLOS ALBERTO ARAÚJO JÚNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS; LEANDRO SILVA DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS; GABRIEL AUGUSTO EÇA, NORFLOR EMPREENDIMENTOS FLORESTAIS. |
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Título: |
Counting of shoots of Eucalyptus sp. clones with convolutional neural network. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03363, 2023. |
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ISSN: |
1678-3921 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03363 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Contagem de brotações de clones de Eucalyptus sp. com rede neural convolucional. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The objective of this work was to investigate the use of the You Only Look Once (YOLO) convolutional neural network model for the detection and efficient counting of Eucalyptus sp. shoots in stands through aerial photographs captured by unmanned aerial vehicles. For this, the significance of data organization was evaluated during the system-training process. Two datasets were used to train the convolutional neural network: one consisting of images with a single shoot and another with at least ten shoots per image. The results showed high precision and recall rates for both datasets. The convolutional neural network trained with images containing ten shoots per image showed a superior performance when applied to data not used during training. Therefore, the YOLO convolutional neural network can be used for the detection and counting of shoots of Eucalyptus sp. clones from aerial images captured by unmanned aerial vehicles in forest stands. The use of images containing ten shoots is recommended to compose the raining dataset for the object detector. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi investigar o uso do modelo de rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO) para detecção e contagem eficiente de brotos de Eucalyptus sp. em plantações, por meio de fotografias aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados. Para isso, avaliou-se a importância da organização dos dados durante o processo de treinamento do sistema. Foram utilizados dois conjunto de dados para treinar a rede neural convolucional: um consistindo em imagens com um único broto e o outro com pelo menos dez brotos por imagem. Os resultados mostraram altas taxas de precisão e recall para ambos os conjuntos de dados. A rede neural convolucional treinada com imagens contendo dez brotos por imagem apresentou desempenho superior quando aplicada a dados não utilizados durante o treinamento. Portanto, a rede neural convolucional YOLO pode ser usada para detecção e contagem de brotos de clones de Eucalyptus sp. a partir de imagens aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados em áreas florestais. Recomenda-se o uso de imagens contendo dez brotos para compor o conjunto de dados de treinamento para o detector de objetos. MenosABSTRACT - The objective of this work was to investigate the use of the You Only Look Once (YOLO) convolutional neural network model for the detection and efficient counting of Eucalyptus sp. shoots in stands through aerial photographs captured by unmanned aerial vehicles. For this, the significance of data organization was evaluated during the system-training process. Two datasets were used to train the convolutional neural network: one consisting of images with a single shoot and another with at least ten shoots per image. The results showed high precision and recall rates for both datasets. The convolutional neural network trained with images containing ten shoots per image showed a superior performance when applied to data not used during training. Therefore, the YOLO convolutional neural network can be used for the detection and counting of shoots of Eucalyptus sp. clones from aerial images captured by unmanned aerial vehicles in forest stands. The use of images containing ten shoots is recommended to compose the raining dataset for the object detector. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi investigar o uso do modelo de rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO) para detecção e contagem eficiente de brotos de Eucalyptus sp. em plantações, por meio de fotografias aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados. Para isso, avaliou-se a importância da organização dos dados durante o processo de treinamento do sistema. Foram utilizados dois conjunto de dados ... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Clone; Eucalipto; Silvicultura. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence; Eucalyptus; Forest management; Silviculture. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160273/1/27530-132370-1-PB-1.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
30/08/2017 |
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Data da última atualização: |
12/09/2017 |
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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: |
CASTIBLANCO RIVEROS, J. S.; WANDER, A. E.; SOUZA, C. B. de; COSTA FILHO, B. A. da. |
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Afiliação: |
JHON SEBASTIAN CASTIBLANCO RIVEROS, Economista, mestre em Agronegócio; ALCIDO ELENOR WANDER, CNPAF; CLEONICE BORGES DE SOUZA, Administradora, doutora em Ciências Ambientais; BENTO ALVES DA COSTA FILHO, Administrador, doutor em Administração. |
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Título: |
O cluster de cana-de-açúcar de Goianésia. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista de Política Agrícola, Brasília, DF, v. 26, n. 1, p. 101-112, jan./mar. 2017. |
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ISSN: |
1413-4969 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: The sugarcane cluster of Goianésia, GO, Brazil. |
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Conteúdo: |
A produção de cana-de-açúcar no Município de Goianésia, GO, tem adquirido grande importância na região. A multiplicidade de atores envolvidos na cadeia de produção e a concentração regional da cultura indicam que ela mostra características próprias de um cluster. Este artigo estuda o entorno em que se desenvolve a cadeia agroindustrial e busca entender seu funcionamento e desempenho, bem como as oportunidades e os desafios para consolidar a cadeia como um cluster e para aumentar seu nível de competitividade diante dos concorrentes. Os resultados deste estudo permitiram: 1) Construir um mapa do cluster para conhecer os principais atores e processos durante a produção da cadeia; 2) Elaborar a matriz SWOT, por meio da qual são apresentados os aspectos positivos e negativos do cluster e de seu entorno, destinados a facilitar a tomada de decisão; e 3) Formular recomendações de política para contribuir no posicionamento do cluster no mercado e na consolidação de sua competitividade. O estudo pretende ser uma aproximação à análise da competitividade do cluster, às relações que acontecem no seu interior e às possíveis estratégias e linhas de ação para orientar os policy makers. O desafio posterior está no uso da informação para a geração e implementação de políticas que favoreçam tanto o cluster da cana-de-açúcar de Goianésia quanto o setor canavieiro brasileiro. |
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Palavras-Chave: |
Competitiveness; Competitividade; Matriz SWOT; Public sector policies; SWOT matrix. |
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Thesagro: |
Políticas públicas. |
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Categoria do assunto: |
--
E Economia e Indústria Agrícola |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/163232/1/Cluster-de-cana-de-acucar.pdf
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Marc: |
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500 $aTítulo em inglês: The sugarcane cluster of Goianésia, GO, Brazil.
520 $aA produção de cana-de-açúcar no Município de Goianésia, GO, tem adquirido grande importância na região. A multiplicidade de atores envolvidos na cadeia de produção e a concentração regional da cultura indicam que ela mostra características próprias de um cluster. Este artigo estuda o entorno em que se desenvolve a cadeia agroindustrial e busca entender seu funcionamento e desempenho, bem como as oportunidades e os desafios para consolidar a cadeia como um cluster e para aumentar seu nível de competitividade diante dos concorrentes. Os resultados deste estudo permitiram: 1) Construir um mapa do cluster para conhecer os principais atores e processos durante a produção da cadeia; 2) Elaborar a matriz SWOT, por meio da qual são apresentados os aspectos positivos e negativos do cluster e de seu entorno, destinados a facilitar a tomada de decisão; e 3) Formular recomendações de política para contribuir no posicionamento do cluster no mercado e na consolidação de sua competitividade. O estudo pretende ser uma aproximação à análise da competitividade do cluster, às relações que acontecem no seu interior e às possíveis estratégias e linhas de ação para orientar os policy makers. O desafio posterior está no uso da informação para a geração e implementação de políticas que favoreçam tanto o cluster da cana-de-açúcar de Goianésia quanto o setor canavieiro brasileiro.
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773 $tRevista de Política Agrícola, Brasília, DF$gv. 26, n. 1, p. 101-112, jan./mar. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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