| |
|
|
|
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
|
|
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
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
|
Data corrente: |
05/04/2021 |
|
Data da última atualização: |
28/06/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 2 |
|
Autoria: |
COSTA, N. A.; AZÊVEDO, H. S. F. da S.; SILVA, L. M. da; CUNHA, E. F. M.; SIVIERO, A.; CAMPOS, T. de. |
|
Afiliação: |
NATHALIA ALMEIDA COSTA, Universidade Federal do Acre (Ufac); HELLEN SANDRA FREIRES DA SILVA AZÊVEDO, Rede Bionorte; LUCIELIO MANOEL DA SILVA, CPAF-AC; ELISA FERREIRA MOURA CUNHA, CPATU; AMAURI SIVIERO, CPAF-AC; TATIANA DE CAMPOS, CPAF-AC. |
|
Título: |
Molecular characterizaion and core collection evaluation of Manihot esculenta Crantz. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Bioscience Journal, v. 36, p. 22-35, Nov./Dec. 2020. Supp. 1. |
|
ISSN: |
1981-3163 |
|
DOI: |
http://dx.doi.org/ BJ-v36n0a2020-48247 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Cassava is one of the most important subsistence crops in tropical regions. It is necessary to preserve and to know the genetic diversity existent for the adequate use of genetic resources. The evaluation of genetic diversity among genotypes results in information about potential parents in breeding programs, allows duplicates identification, and facilitates germplasm exchange between research institutions. The objective of this study was to characterize the genetic diversity of cassava accessions of North Brazil region. A total of 106 accessions were analyzed using ten microsatellite markers. The genetic parameters estimated were: expected heterozygosity (HE), observed heterozygosity (HO) and polymorphic information content (PIC). Clustering was performed using the UPGMA and Neighbor-Joining (NJ) method. Bayesian analysis, analysis of principal coordinates and identification of a core collection were also used. The ten loci amplified 8,40 alleles on average. The average heterozygosity estimates were: HE = 0.71, HO = 0.58 and PIC = 0.72. Genetic distances ranged from 0.158 to 0.908. Six (5,66%) accesses were redundant. Clustering and dispersion analysis didn?t differentiate bitter from sweet cassava, and there wasn?t correlation between groups and collect origin. The core collection consisted of 22 individuals that represented 94% of total allelic diversity and 20,75% of the base collection. The results indicate high dissimilarity between the accessions and allowed the detection of redundant genotypes, showing the use of genetic markers as informative tools for the management of collections. MenosCassava is one of the most important subsistence crops in tropical regions. It is necessary to preserve and to know the genetic diversity existent for the adequate use of genetic resources. The evaluation of genetic diversity among genotypes results in information about potential parents in breeding programs, allows duplicates identification, and facilitates germplasm exchange between research institutions. The objective of this study was to characterize the genetic diversity of cassava accessions of North Brazil region. A total of 106 accessions were analyzed using ten microsatellite markers. The genetic parameters estimated were: expected heterozygosity (HE), observed heterozygosity (HO) and polymorphic information content (PIC). Clustering was performed using the UPGMA and Neighbor-Joining (NJ) method. Bayesian analysis, analysis of principal coordinates and identification of a core collection were also used. The ten loci amplified 8,40 alleles on average. The average heterozygosity estimates were: HE = 0.71, HO = 0.58 and PIC = 0.72. Genetic distances ranged from 0.158 to 0.908. Six (5,66%) accesses were redundant. Clustering and dispersion analysis didn?t differentiate bitter from sweet cassava, and there wasn?t correlation between groups and collect origin. The core collection consisted of 22 individuals that represented 94% of total allelic diversity and 20,75% of the base collection. The results indicate high dissimilarity between the accessions and allowed the detec... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Acre; Amazonas; Análise bayesiana; Bayesin analysis; Fitomejoramiento; Heterocigosidad; Heterozigosidade; Manioc; Marcador microssatélite; Método Neighbor-Joining; Método UPGMA; Repeticiones de microsatélite; Roraima; São Paulo; Variación genetica; Yuca. |
|
Thesagro: |
Mandioca; Manihot Esculenta; Marcador Genético; Melhoramento Genético Vegetal; Variação Genética. |
|
Thesaurus NAL: |
Cassava; Genetic variation; Heterozygosity; Microsatellite repeats; Plant breeding. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/222341/1/27114.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 03098naa a2200517 a 4500
001 2131056
005 2021-06-28
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a1981-3163
024 7 $ahttp://dx.doi.org/ BJ-v36n0a2020-48247$2DOI
100 1 $aCOSTA, N. A.
245 $aMolecular characterizaion and core collection evaluation of Manihot esculenta Crantz.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aCassava is one of the most important subsistence crops in tropical regions. It is necessary to preserve and to know the genetic diversity existent for the adequate use of genetic resources. The evaluation of genetic diversity among genotypes results in information about potential parents in breeding programs, allows duplicates identification, and facilitates germplasm exchange between research institutions. The objective of this study was to characterize the genetic diversity of cassava accessions of North Brazil region. A total of 106 accessions were analyzed using ten microsatellite markers. The genetic parameters estimated were: expected heterozygosity (HE), observed heterozygosity (HO) and polymorphic information content (PIC). Clustering was performed using the UPGMA and Neighbor-Joining (NJ) method. Bayesian analysis, analysis of principal coordinates and identification of a core collection were also used. The ten loci amplified 8,40 alleles on average. The average heterozygosity estimates were: HE = 0.71, HO = 0.58 and PIC = 0.72. Genetic distances ranged from 0.158 to 0.908. Six (5,66%) accesses were redundant. Clustering and dispersion analysis didn?t differentiate bitter from sweet cassava, and there wasn?t correlation between groups and collect origin. The core collection consisted of 22 individuals that represented 94% of total allelic diversity and 20,75% of the base collection. The results indicate high dissimilarity between the accessions and allowed the detection of redundant genotypes, showing the use of genetic markers as informative tools for the management of collections.
650 $aCassava
650 $aGenetic variation
650 $aHeterozygosity
650 $aMicrosatellite repeats
650 $aPlant breeding
650 $aMandioca
650 $aManihot Esculenta
650 $aMarcador Genético
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aVariação Genética
653 $aAcre
653 $aAmazonas
653 $aAnálise bayesiana
653 $aBayesin analysis
653 $aFitomejoramiento
653 $aHeterocigosidad
653 $aHeterozigosidade
653 $aManioc
653 $aMarcador microssatélite
653 $aMétodo Neighbor-Joining
653 $aMétodo UPGMA
653 $aRepeticiones de microsatélite
653 $aRoraima
653 $aSão Paulo
653 $aVariación genetica
653 $aYuca
700 1 $aAZÊVEDO, H. S. F. da S.
700 1 $aSILVA, L. M. da
700 1 $aCUNHA, E. F. M.
700 1 $aSIVIERO, A.
700 1 $aCAMPOS, T. de
773 $tBioscience Journal$gv. 36, p. 22-35, Nov./Dec. 2020. Supp. 1.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
