| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
11/01/2022 |
|
Data da última atualização: |
11/01/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
|
Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
|
Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
|
ISBN: |
978-65-87380-70-4 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
|
Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
Marc: |
LEADER 02955nam a2200301 a 4500
001 2138986
005 2022-01-11
008 2021 bl uuuu u01u1 u #d
020 $a978-65-87380-70-4
100 1 $aSANTOS, E. F. dos
245 $aMétodo para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57.$c2021
520 $aA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa.
650 $aBovino
650 $aCarcaça
650 $aGordura Animal
650 $aZootecnia
653 $aCoeficiente de similaridade
653 $aIntersection over Union
653 $aJaccard
653 $aNovilha
653 $aProcessamento de dados
653 $aRede neural
653 $aSemicarcaça
653 $aU-net
653 $aVisão computacional
700 1 $aLOPES, L. B.
700 1 $aVENDRUSCULO, L. G.
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 Amazônia Oriental. |
|
Data corrente: |
14/03/2011 |
|
Data da última atualização: |
11/11/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
TINÔCO, R. S.; RIBEIRO, R. C.; VILELA, E. F.; LEMOS, W. de P.; ZANUNCIO, J. C.; NIHEI, S. S. |
|
Afiliação: |
RICARDO SALLES TINÔCO, AGROPALMA; RAFAEL COELHO RIBEIRO, UFV; EVALDO FERREIRA VILELA, UFV; WALKYMARIO DE PAULO LEMOS, CPATU; JOSE COLA, UFV; SILVIO SHIGUEO NIHEI, USP. |
|
Título: |
Primeiro registro de Chetogena scutellaris Wulp (Diptera: tachinidae) parasitando pupas de Opsiphanes invirae e Brassolis sophorae (Lepidoptera: nymphalidae) no Pará, Brasil. |
|
Ano de publicação: |
2010 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal. Anais... Natal: Sociedade Brasileira de Entomologia, 2010. |
|
Idioma: |
Português |
|
Palavras-Chave: |
Insetos-pragas. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82401/1/primeiro.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00686nam a2200169 a 4500
001 1880670
005 2022-11-11
008 2010 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aTINÔCO, R. S.
245 $aPrimeiro registro de Chetogena scutellaris Wulp (Diptera$btachinidae) parasitando pupas de Opsiphanes invirae e Brassolis sophorae (Lepidoptera: nymphalidae) no Pará, Brasil.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal. Anais... Natal: Sociedade Brasileira de Entomologia$c2010
653 $aInsetos-pragas
700 1 $aRIBEIRO, R. C.
700 1 $aVILELA, E. F.
700 1 $aLEMOS, W. de P.
700 1 $aZANUNCIO, J. C.
700 1 $aNIHEI, S. S.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
