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1.Imagem marcado/desmarcadoAMORIM, W. P.; PISTORI, H.; JACINTO, M. A. C. A comparative analysis of attribute reduction algorithms applied to wet-blue leather defects classification. In: BRASILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTER GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING, 22., 2009, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: PUC, 2009. 1 CD-ROM Disponível em: http://www.matmidia.mat.puc-rio.br/sibgrapi2009/media/posters/59602.pdf. Acesso em 13 de novembro de 2009.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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2.Imagem marcado/desmarcadoAMORIM. W. P.; PISTORI, H.; PEREIRA, M. C.; JACINTO, M. A. C. Attributes reduction applied to leather defects classification. In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 22., 2010, Gramado. Anais... Gramado; SIBGRAPI, 2010.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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3.Imagem marcado/desmarcadoVILPOUX, O. F.; YOSHIHARA, P. H. F.; PISTORI, H.; ÍTAVO, L. C. V.; CEREDA, M. C. Criação de ovinos com ração a base de mandioca integral com tecnologia apropriada para agricultura familiar. Revista Brasileira de Gestão e Desenvolvimento Regional, Taubaté, v. 9, n. 1, p. 211-235, jan./mar. 2013.

Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos.

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4.Imagem marcado/desmarcadoOLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W. Computer vision for larval structures identification applied to forensic science. In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte.

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5.Imagem marcado/desmarcadoTETILA, E. C.; MACHADO, B. B.; SILVA, G. G. da; PISTORI, H.; BELETE, N. A. de S.; TETILA, J. Q. da S.; BARBEDO, J. G. A. Um sistema de visão computacional para reconhecimento de doenças da soja usando VANTs: resultados preliminares. Revista Caribeña de Ciencias Sociales, v. 12, n. 3, p. 1275-1292, 2023.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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6.Imagem marcado/desmarcadoTETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A. YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests. Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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7.Imagem marcado/desmarcadoWEBER, V. A. de M.; WEBER, F. de L.; GOMES, R. da C.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; MENEZES, G. V.; ABREU, U. G. P. de; BELETE, N. A. de S.; PISTORI, H. Prediction of Girolando cattle weight by means of body measurements extracted from images. Revista Brasileira de Zootecnia. v. 49, e20190110, 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pantanal.

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8.Imagem marcado/desmarcadoWEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G. V.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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9.Imagem marcado/desmarcadoWEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Reconhecimento de bovino pantaneiro utilizando visão computacional através da rede neural convolucional: resultados preliminares. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Indaiatuba: FATEC; Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; Ponta Grossa: UEPG, 2019. p. 535-536. SBIAGRO 2019.

Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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10.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22

Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.

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11.Imagem marcado/desmarcadoWEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Gado de Corte.
Data corrente:  25/01/2017
Data da última atualização:  10/03/2017
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  OLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W.
Afiliação:  CARINA ELISEU OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; LUCAS RODRIGUES DE LIMA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; GLAUCIA RAQUEL ASSIS DE OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; ARIADNE BARBOSA GONÇALVES, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; HEMERSON PISTORI, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; WILSON WERNER KOLLER, CNPGC.
Título:  Computer vision for larval structures identification applied to forensic science.
Ano de publicação:  2016
Fonte/Imprenta:  In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  The diptera maggots are used in forensic entomology to estimate the post-mortem interval (PMI). Maggots have a wide range of morphological and structural features that aid in the identification. In order to assist in the necrophagous larvae identification, this research aims to develop a software using computer vision and machine learning to automate the classification process. Diptera maggots were collected in a dead pig at the capital of Mato Grosso do Sul state, Campo Grande. The maggots were identified and photographed at a light microscope (5x objective). Next, the images were processed, the features extraction was performed using an extractor in Python language. The classification of the images were tested with AdaBoost, Random Forest, Random Tree and SMO classifiers. The SMO the best performa.
Thesaurus NAL:  Computer vision; Entomology; Insect larvae.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/155450/1/Computer-vision-for-larval.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Gado de Corte (CNPGC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPGC16692 - 1UPCAA - DD
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