| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
|
Data corrente: |
10/01/2022 |
|
Data da última atualização: |
10/01/2022 |
|
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: |
Segmentação de alvos de interesse em semicarcaças bovinas utilizando classificadores computacionais. |
|
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. 58. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
O conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melhor no RNA (0,98) para a carne em relação ao RNA (0,80). Para o F1-score todos os valores referentes aos dois classificadores alcançaram valores satisfatórios superiores a 0,9 referente aos alvos gordura, carne e tecido. Ou seja, o nível de classificação incorreta do pixel foi baixa. Os modelos SVM e RNA apresentaram nível de concordância ótimo, próximo a 1. De uma forma geral os dois métodos apresentaram segmentação dos três alvos de interesse de forma satisfatória. Planeja-se comparar os valores obtidos com validações de especialistas. MenosO conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melh... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Classificador computacional; Máquina de vetor de suporte; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; Sinop-MT; SVM. |
|
Thesagro: |
Bovinocultura; Carcaça; RNA. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230151/1/2021-cpamt-lbl-segmentacao-alvo-interesse-semicarcaca-bovino-classificacao-computacional-p-58.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02991nam a2200253 a 4500
001 2138979
005 2022-01-10
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSANTOS, E. F. dos
245 $aSegmentação de alvos de interesse em semicarcaças bovinas utilizando classificadores computacionais.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 58.$c2021
520 $aO conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melhor no RNA (0,98) para a carne em relação ao RNA (0,80). Para o F1-score todos os valores referentes aos dois classificadores alcançaram valores satisfatórios superiores a 0,9 referente aos alvos gordura, carne e tecido. Ou seja, o nível de classificação incorreta do pixel foi baixa. Os modelos SVM e RNA apresentaram nível de concordância ótimo, próximo a 1. De uma forma geral os dois métodos apresentaram segmentação dos três alvos de interesse de forma satisfatória. Planeja-se comparar os valores obtidos com validações de especialistas.
650 $aBovinocultura
650 $aCarcaça
650 $aRNA
653 $aClassificador computacional
653 $aMáquina de vetor de suporte
653 $aProcessamento de dados
653 $aRede neural
653 $aSemicarcaça
653 $aSinop-MT
653 $aSVM
700 1 $aLOPES, L. B.
700 1 $aVENDRUSCULO, L. G.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|
Data corrente: |
25/02/2011 |
|
Data da última atualização: |
02/05/2024 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
MARTINS E. S.; PONTES, R. G. M. S. de; QUEIROZ P. R.; DUMAS, V. F.; BRAZ, S. V.; AGUIAR, R. W. DE S.; GOMES, A. C. M. M.; SANCHES, J.; BRAVO, A.; RIBEIRO, B. M. |
|
Afiliação: |
ÉRICA SOARES MARTINS, UNB; ROSE GOMES MONNERAT SOLON DE PONTES, CENARGEN; AULO ROBERTO QUEIROZ, FACULDADES JK; VINICIUS FIUZA DUMAS, UNB; SHÉLIDA VASCONCELOS BRAZ; RAIMUNDO WAGNER DE SOUZA AGUIAR, UNIVERSIDADE FEDERAL DO TOCANTINS; ANA CRISTINA MENESES M GOMES, CENARGEN; JORGE SANCHES, UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE MEXICO; ALEJANDRA BRAVO, UNIVERSIDAD NACIONAL DE MEXICO; BERGMANN MORAIS RIBEIRO, UNB. |
|
Título: |
Midgut GPI-anchored proteins with alkaline phosphatase activity from the cotton boll weevil (Anthonomus grandis) are putative receptors for the Cry1B protein of Bacillus thuringiensis. |
|
Ano de publicação: |
2010 |
|
Fonte/Imprenta: |
Insect Biochemistry and Molecular Biology, v. 40, p. 138-145, 2010. |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Palavras-Chave: |
ALP; Cry1B; GPI. |
|
Thesagro: |
Anthonomus Grandis; Bacillus Thuringiensis. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/879157/1/1-s2.0-S0965174810000068-main.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00899naa a2200277 a 4500
001 1879157
005 2024-05-02
008 2010 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aMARTINS E. S.
245 $aMidgut GPI-anchored proteins with alkaline phosphatase activity from the cotton boll weevil (Anthonomus grandis) are putative receptors for the Cry1B protein of Bacillus thuringiensis.$h[electronic resource]
260 $c2010
650 $aAnthonomus Grandis
650 $aBacillus Thuringiensis
653 $aALP
653 $aCry1B
653 $aGPI
700 1 $aPONTES, R. G. M. S. de
700 1 $aQUEIROZ P. R.
700 1 $aDUMAS, V. F.
700 1 $aBRAZ, S. V.
700 1 $aAGUIAR, R. W. DE S.
700 1 $aGOMES, A. C. M. M.
700 1 $aSANCHES, J.
700 1 $aBRAVO, A.
700 1 $aRIBEIRO, B. M.
773 $tInsect Biochemistry and Molecular Biology$gv. 40, p. 138-145, 2010.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
