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| Registros recuperados : 113 | |
| 12. |  | CASTRO, M. E. B. de; RIBEIRO, Z. M. de A.; SIHLER, W.; SOUZA, M. L. de. Coleção de vírus de invertebrados para uso em controle biológico. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS; WORKSHOP EM BIOPROSPECÇÃO E CONSERVAÇÃO DE PLANTAS NATIVAS DO SEMI-ÁRIDO, 3.; WORKSHOP INTERNACIONAL SOBRE BIOENERGIA E MEIO AMBIENTE, 2010, Salvador. Bancos de germoplasma: descobrir a riqueza, garantir o futuro: anais. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2010. CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 16. | | ALMEIDA, G. F.; PAULA, D. P.; SOUZA, M. L. de; CASTRO, M. E. B. de. Clonagem e sequenciamento de um gene de virulência (P74) de um vírus isolado da lagarta-do-álamo Condylorrhiza vestigialis. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 22., 2008, Uberlândia. Ciência, tecnologia e inovação: anais. Viçosa, MG: UFV, 2008. 1 CD-ROM. ResumoID:1991-1.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 17. | | FERREIRA, B. C.; CASTRO, M. E. B. de; PINEDO, F. J. R.; SOUZA, M. L. de. Construção de um vírus recombinante de Anticarsia gemmatalis MNPV com interrupção do gene pif-1. In: ENCONTRO DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 14., 2009, Brasília, DF. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2009. Resumo 061. p. 102| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 18. | | FERREIRA, B. C.; CASTRO, M. E. B. de; PINEDO, F. J. R.; SOUZA, M. L. de. Construction of a recombinant Anticarsia Gemmatalis MNPV with interruption of the PIF-1 gene (PER OS INFECTIVITY FACTOR). Virus Reviews & Research, São Paulo, v. 14, Supl. 1, p. 201, nov. 2009. Edição dos resumos do 20. National Meeting of Virology. Brasília, DF, nov. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| Registros recuperados : 113 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
12/03/2018 |
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Data da última atualização: |
17/08/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
WEBER, 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. |
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Afiliação: |
FABRICIO DE LIMA WEBER, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; VANESSA APARECIDA DE MORAES WEBER, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Grande; GEAZY VILHARVA MENEZES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; ADAIR DA SILVA OLIVEIRA JUNIOR, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; DANIELA ARESTIDES ALVES, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; MARCUS VINICIUS MORAIS DE OLIVEIRA, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; EDSON TAKASHI MATSUBARA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; HEMERSON PISTORI, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Grande; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP. |
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Título: |
Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105548 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The objective of this paper is to provide recognition for Pantaneira cattle breed using Convolutional Neural Networks (CNN). Fifty-one animals from the Aquidauana Pantaneira cattle Center (NUBOPAN) were studied. The center is located in the Midwest region of Brazil. Four monitoring cameras were distributed in the fences and took 27,849 images of Pantaneira cattle breed using different angles and positions. The following three CNN architectures were used for the experiment: DenseNet-201, Resnet50 and Inception-Resnet-V. All networks were submitted to 10-fold stratified cross-validation over 50 epochs. The results showed an accuracy of 99% in all networks, which is encouraging for future research. |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Rede; Sistema de Informação. |
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Thesaurus NAL: |
Cattle; Computer vision; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 01634naa a2200301 a 4500
001 2088972
005 2020-08-17
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105548$2DOI
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260 $c2020
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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