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Registros recuperados : 35 | |
2. | | REIS, R. V. dos; BEZERRA NETO, F. V.; OLIVEIRA, D. A. B. de; AMORIM, E. P.; SILVA, S. de O. e. Diversidade genética de diplóides de banana por meio de marcadores microssatélites (SSR). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 20.; ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 54., 2008, Vitória. Frutas para todos: estratégias, tecnologias e visão sustentável: anais. Vitória: INCAPER: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2008. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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3. | | REIS, R. V. dos; MORAIS-LINO, L. S.; BEZERRA NETO, F. V.; OLIVEIRA, D. A. B. de; SILVA, S. de O. e. Germinação in vitro de grãos de pólen de bananeira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 20.; ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 54., 2008, Vitória. Frutas para todos: estratégias, tecnologias e visão sustentável: anais. Vitória: INCAPER: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2008. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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4. | | MATIAS, J. R.; LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, F. F. S. da; OLIVEIRA, D. A. B. de; DANTAS, B. F.; VILAR, F. C. R. Embebição de sementes de Araticum (Annona sp.). In: REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 33., 2010, Aracaju. Flora nordestina: diversidade, conhecimento e conservação. Aracaju: SBB: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2010. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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5. | | LEONEL, D.; OLIVEIRA, D. A. B. de; GARCIA, F. B. F.; GUIMARÃES, D. M.; MELO, F. M. de; MENEZES, E. B.; AGUIAR-MENEZES, E. de L. Infestação e controle de Nasutitermes corniger, em escola municipal de Piraí, Rio de Janeiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 22., 2008, Uberlândia. Ciência, tecnologia e inovação: anais... Uberlândia: Sociedade Entomológica do Brasil, 2008. 1 p. 1 CD-ROM. ResumoID:2095-2. Parceria: UFRRJ. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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6. | | CUNHA, T. A. da; OLIVEIRA, D. A. B. de; PINTO, R. R.; MELO, F. M. de; MENEZES, E. B.; AGUIAR-MENEZES, E. de L. Infestação pelo cupim Nasutitermes corniger e pelo cupim Criptotermes brevis em colégio estadual na cidade de Piraí. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 22., 2008, Uberlândia. Ciência, tecnologia e inovação: anais... Uberlândia: Sociedade Entomológica do Brasil, 2008. 1 p. 1 CD-ROM. ResumoID:1855-2. Parceria: UFRRJ; Prefeitura de Piraí. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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7. | | SOUZA, Y. A. de; OLIVEIRA, D. A. B. de; LIRA, M. A. P.; EVANGELISTA, M. R. V; DRUMOND, M. A.; CASTRO, R. D. de; DANTAS, B. F. Efeito da salinidade no crescimento inicial de mudas de pinhão manso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO MANSO, 1., 2009, Brasília, DF. Pesquisa, desenvolvimento e inovação: tecnologia parabiocombústivel - anais... Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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8. | | SILVA, F. F. S. da; LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; OLIVEIRA, D. A. B. de; MATIAS, J. R.; BRUNO, R. de L. A.; DANTAS, B. F. Curva de embebição, degradação e mobilização de proteínas de reserva em sementes de Sideroxylon obtusifolium (Sapotaceae) de diferentes procedências. In: REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 33., 2010, Aracaju. Flora nordestina: diversidade, conhecimento e conservação. Aracaju: SBB: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2010. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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9. | | SOUZA, Y. A. de; LIRA, M. A. P.; OLIVEIRA, D. A. B. de; EVANGELISTA, M. R. V.; DRUMOND, M. A.; DANTAS, B. F. Avaliação da qualidade fisiológica de diferentes lotes de sementes de pinhão-manso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO MANSO, 1., 2009, Brasília, DF. Pesquisa, desenvolvimento e inovação: tecnologia parabiocombústivel - anais... Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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10. | | ARAÚJO, M. do N.; LOPES, A. P.; SILVA, P. P. da; LIRA, M. A. P.; OLIVEIRA, D. A. B.; SILVA, F. F. S. da; SOUZA, Y. A. de. Tolerância das plântulas de catingueira-verdadeira (Caesalpinia pyramidalis Tul.) osmocondicionadas ao estresse salino. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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11. | | ANDREO-SOUZA, Y.; OLIVEIRA, D. A. B.; LIRA, M. A. P.; PEREIRA, A. L.; ARAÚJO, M. N.; SILVA, P. P.; REIS, R. C. R.; SILVA, F. F.; DANTAS, B. F. Diferentes embalagens e ambientes na conservação de sementes de pinhão-manso. Informativo Abrates, Londrina, v. 19, n. 2, p. 178, set. 2009. Edição dos resumos do XVI Congresso Brasileiro de Sementes, Curitiba, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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12. | | SOUZA. Y. A. de; LIRA, M. A. P.; OLIVEIRA, D. A. B. de; LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, P. P. da; SILVA, F. F. S. da; DANTAS, B. F. Efeito do estresse salino na germinação e em mudas de pinhão-manso (Jatropha curcas L.). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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13. | | LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, P. P. da; LIRA, M. A. P.; OLIVEIRA, D. A. B. de; SILVA, F. F. S. da; SOUZA, Y. A. de; DANTAS, B. F. Germinação e crescimento inicial de plântulas de berinjela submetidas ao estresse hídrico. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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14. | | SILVA, P. P. da; LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; LIRA, M. A. P.; OLIVEIRA, D. A. B. de; SILVA, F. F. S. da; REIS, R. C. R.; SOUZA, Y. A. de; DANTAS, B. F. Germinação de sementes de Schinopsis brasilliensis submetidas a estresse hídrico. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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15. | | LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, F. F. S. da; OLIVEIRA, D. A. B. de; MATIAS, J. R.; REIS, R. C. R.; DANTAS, B. F.; DANTAS, M. S. F. Germinação de sementes de pimenta-rosa (Schinus terebinthifolius raddi) submetidas a diferentes temperaturas. In: REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 33., 2010, Aracaju. Flora nordestina: diversidade, conhecimento e conservação. Aracaju: SBB: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2010. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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16. | | DANTAS, B. F.; SANTOS, F. F.; LOPES, A. P.; LIRA, M. A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, P. P. da; OLIVEIRA, D. A. B. de; RIBEIRO, R. C.; SOUZA, Y. A. de. Germinação de sementes de pinhão manso (Jatropha curcas L.) em diferentes fases de maturação. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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17. | | OLIVEIRA, D. A. B. de; LIRA, M. A. P.; SILVA, F. F. S. da; LOPES, A. P.; ARAÚJO, M. do N.; REIS, R. C. R.; SOUZA, Y. A. de; DANTAS, B. F. Germinação de sementes de pinhão-manso submetidas a diferentes temperaturas e tipos de assepsia. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA EM PINHÃO MANSO, 1., 2009, Brasília, DF. Pesquisa, desenvolvimento e inovação: tecnologia parabiocombústivel - anais... Brasília, DF: Embrapa Agroenergia: ABPPM, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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18. | | SILVA, F. F. S.; BRUNO, R. L. A.; ARAUJO, M. N.; OLIVEIRA, D. A. B.; LIRA, M. A. P.; SILVA, P. P.; PEREIRA, A. L.; REIS, R. C. R.; ANDRÉO-SOUZA, Y.; DANTAS, B. F. Efeito da temperatura na germinabilidade de sementes de Aspidosperma pyrifolium. Informativo Abrates, Londrina, v. 19, n. 2, p. 488, set. 2009. Edição dos resumos do XVI Congresso Brasileiro de Sementes, Curitiba, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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19. | | SILVA, F. F. S. da; BRUNO, R. L. A.; LOPES, A. P.; LIRA, M. A. P.; ARAÚJO, M. do N.; SILVA, P. P. da; OLIVEIRA, D. A. B. de; REIS, R. C. R.; SOUZA, Y. A. de; DANTAS, B. F. Efeito da temperatura na germinabilidade de sementes de leguminosas florestais da caatinga. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FISIOLOGIA VEGETAL, 12., 2009, Fortaleza. Desafios para produção de alimentos e bioenergia. Fortaleza: SBFV: UFC: Embrapa Agroindústria Tropical, 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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20. | | SILVA, F. F. S.; BRUNO, R. L. A.; ARAUJO, M. N.; OLIVEIRA, D. A. B.; LIRA, M. A. P.; SILVA, P. P.; LOPES, A. P.; REIS, R. C. R.; ANDRÉO-SOUZA, Y.; DANTAS, B. F. Efeito da temperatura na germinabilidade de sementes de Sideroxylon obtusifolium (Sapotaceae) de diferentes localidades. Informativo Abrates, Londrina, v. 19, n. 2, p. 489, set. 2009. Edição dos resumos do XVI Congresso Brasileiro de Sementes, Curitiba, 2009. Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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Registros recuperados : 35 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
23/09/2021 |
Data da última atualização: |
12/10/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
OLIVEIRA, D. A. B.; PEREIRA, L. G. R.; BRESOLIN, T.; FERREIRA, R. E. P.; DREA, J. R. R. |
Afiliação: |
DARIO AUGUSTO BORGES OLIVEIRA, University of Wisconsin; LUIZ GUSTAVO RIBEIRO PEREIRA, CNPGL; TIAGO BRESOLIN, University of Wisconsin; RAFAEL ENRICH PONTES FERREIRA, University of Wisconsin; JOO RICARDO REBOUAS DREA, University of Wisconsin. |
Título: |
A review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Livestock Science, v. 253, 104700, 2021. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to labor, costs, and animal stress. Applications of computer vision are growing in importance in livestock systems due to their ability to generate real-time, non-invasive, and accurate animal-level information. However, the development of a computer vision system requires sophisticated statistical and computational approaches for efficient data management and appropriate data mining, as it involves mas-sive datasets. This article aims to provide an overview of how deep learning has been implemented in computer vision systems used in livestock, and how such implementation can be an effective tool to predict animal phe-notypes and to accelerate the development of predictive modeling for precise management decisions. First, we reviewed the most recent milestones achieved with computer vision systems and its respective deep learning algorithms implemented in Animal Science studies. Second, we reviewed the published research studies in Animal Science, which used deep learning algorithms as the primary analytical strategy for image classification, object detection, object segmentation, and feature extraction. The great number of reviewed articles published in the last few years demonstrates the high interest and rapid development of deep learning algorithms in computer vision systems across livestock species. Deep learning algorithms for computer vision systems, such as Mask R-CNN, Faster R-CNN, YOLO (v3 and v4), DeepLab v3, U-Net and others have been used in Animal Science research studies. Additionally, network architectures such as ResNet, Inception, Xception, and VGG16 have been implemented in several studies across livestock species. The great performance of these deep learning algorithms suggests an33improved predictive ability in livestock applications and a faster inference.34However, only a few articles fully described the deep learning algorithms and its implementation. Thus, information regarding hyperparameter tuning, pre-trained weights, deep learning backbone, and hierarchical data structure were missed. We summarized peer-reviewed articles by computer vision tasks38(image classification, object detection, and object segmentation), deep learn-39ing algorithms, species, and phenotypes including animal identification and behavior, feed intake, animal body weight, and many others. Understanding the principles of computer vision and the algorithms used for each application is crucial to develop efficient systems in livestock operations. Such development will potentially have a major impact on the livestock industry by predicting real-time and accurate phenotypes, which could be used in the future to improve farm management decisions, breeding programs through high-throughput phenotyping, and optimized data-driven interventions. MenosIn livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to labor, costs, and animal stress. Applications of computer vision are growing in importance in livestock systems due to their ability to generate real-time, non-invasive, and accurate animal-level information. However, the development of a computer vision system requires sophisticated statistical and computational approaches for efficient data management and appropriate data mining, as it involves mas-sive datasets. This article aims to provide an overview of how deep learning has been implemented in computer vision systems used in livestock, and how such implementation can be an effective tool to predict animal phe-notypes and to accelerate the development of predictive modeling for precise management decisions. First, we reviewed the most recent milestones achieved with computer vision systems and its respective deep learning algorithms implemented in Animal Science studies. Second, we reviewed the published research studies in Animal Science, which used deep learning algorithms as the primary analytical strategy for image classification, object detection, object segmentation, and feature extraction. The great number of reviewed articles published in the last few years demonstrates the high interest and rapid development of deep learning algorithms in computer vision systems a... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Machine learning. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Gado; Suíno. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226878/1/Review-deep.pdf
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Marc: |
LEADER 03678naa a2200241 a 4500 001 2134741 005 2021-10-12 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aOLIVEIRA, D. A. B. 245 $aA review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock.$h[electronic resource] 260 $c2021 520 $aIn livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to labor, costs, and animal stress. Applications of computer vision are growing in importance in livestock systems due to their ability to generate real-time, non-invasive, and accurate animal-level information. However, the development of a computer vision system requires sophisticated statistical and computational approaches for efficient data management and appropriate data mining, as it involves mas-sive datasets. This article aims to provide an overview of how deep learning has been implemented in computer vision systems used in livestock, and how such implementation can be an effective tool to predict animal phe-notypes and to accelerate the development of predictive modeling for precise management decisions. First, we reviewed the most recent milestones achieved with computer vision systems and its respective deep learning algorithms implemented in Animal Science studies. Second, we reviewed the published research studies in Animal Science, which used deep learning algorithms as the primary analytical strategy for image classification, object detection, object segmentation, and feature extraction. The great number of reviewed articles published in the last few years demonstrates the high interest and rapid development of deep learning algorithms in computer vision systems across livestock species. Deep learning algorithms for computer vision systems, such as Mask R-CNN, Faster R-CNN, YOLO (v3 and v4), DeepLab v3, U-Net and others have been used in Animal Science research studies. Additionally, network architectures such as ResNet, Inception, Xception, and VGG16 have been implemented in several studies across livestock species. The great performance of these deep learning algorithms suggests an33improved predictive ability in livestock applications and a faster inference.34However, only a few articles fully described the deep learning algorithms and its implementation. Thus, information regarding hyperparameter tuning, pre-trained weights, deep learning backbone, and hierarchical data structure were missed. We summarized peer-reviewed articles by computer vision tasks38(image classification, object detection, and object segmentation), deep learn-39ing algorithms, species, and phenotypes including animal identification and behavior, feed intake, animal body weight, and many others. Understanding the principles of computer vision and the algorithms used for each application is crucial to develop efficient systems in livestock operations. Such development will potentially have a major impact on the livestock industry by predicting real-time and accurate phenotypes, which could be used in the future to improve farm management decisions, breeding programs through high-throughput phenotyping, and optimized data-driven interventions. 650 $aArtificial intelligence 650 $aAgricultura de Precisão 650 $aGado 650 $aSuíno 653 $aInteligência artificial 653 $aMachine learning 700 1 $aPEREIRA, L. G. R. 700 1 $aBRESOLIN, T. 700 1 $aFERREIRA, R. E. P. 700 1 $aDREA, J. R. R. 773 $tLivestock Science$gv. 253, 104700, 2021.
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Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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