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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
12/02/1996 |
Data da última atualização: |
12/02/1996 |
Autoria: |
AROEIRA, L. J. M.; DAYRELL, M. de S.; SILVEIRA, M. I. da; TORRES, R. de A.; VERNEQUE, R. da S. |
Afiliação: |
CNPGL. |
Título: |
Efeito da cana-de-acucar com l% de ureia mais propileno glicol no ganho de peso, fermentacao ruminal, glicemia e uremia de ruminantes. |
Ano de publicação: |
1989 |
Fonte/Imprenta: |
Porto Alegre: SBZ, 1989. |
Páginas: |
p.132. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 26., 1989, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: SBZ, 1989. |
Palavras-Chave: |
Propilene glicol; Propileno glicol; Ruminant; Ruminante: Cana de acucar; Sugar cane. |
Thesaurus Nal: |
cattle; nutrition; urea. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00891naa a2200277 a 4500 001 1591619 005 1996-02-12 008 1989 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aAROEIRA, L. J. M. 245 $aEfeito da cana-de-acucar com l% de ureia mais propileno glicol no ganho de peso, fermentacao ruminal, glicemia e uremia de ruminantes. 260 $c1989 300 $ap.132. 500 $aIn: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 26., 1989, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: SBZ, 1989. 650 $acattle 650 $anutrition 650 $aurea 653 $aPropilene glicol 653 $aPropileno glicol 653 $aRuminant 653 $aRuminante: Cana de acucar 653 $aSugar cane 700 1 $aDAYRELL, M. de S. 700 1 $aSILVEIRA, M. I. da 700 1 $aTORRES, R. de A. 700 1 $aVERNEQUE, R. da S. 773 $tPorto Alegre: SBZ, 1989.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
27/12/2023 |
Data da última atualização: |
25/01/2024 |
Autoria: |
ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; OLIVEIRA, L. S. DE; EÇA, G. A. |
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. |
Título: |
Counting of shoots of Eucalyptus sp. clones with convolutional neural network. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03363, 2023. |
ISSN: |
1678-3921 |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03363 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Contagem de brotações de clones de Eucalyptus sp. com rede neural convolucional. |
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 |
Thesagro: |
Clone; Eucalipto; Silvicultura. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Eucalyptus; Forest management; Silviculture. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160273/1/27530-132370-1-PB-1.pdf
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Marc: |
LEADER 03139naa a2200265 a 4500 001 2160273 005 2024-01-25 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1678-3921 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03363$2DOI 100 1 $aARAÚJO JÚNIOR, C. A. 245 $aCounting of shoots of Eucalyptus sp. clones with convolutional neural network.$h[electronic resource] 260 $c2023 500 $aTítulo em português: Contagem de brotações de clones de Eucalyptus sp. com rede neural convolucional. 520 $aABSTRACT - 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. 650 $aArtificial intelligence 650 $aEucalyptus 650 $aForest management 650 $aSilviculture 650 $aClone 650 $aEucalipto 650 $aSilvicultura 700 1 $aOLIVEIRA, L. S. DE 700 1 $aEÇA, G. A. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 58, e03363, 2023.
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