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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
Data corrente: |
25/01/2023 |
Data da última atualização: |
26/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; PAIVA, D. M. B.; GOMES, M. de N. B.; OLIVEIRA, L. O. F. de; MEDEIROS, S. R. de; CAGNIN, M. I. |
Afiliação: |
FABRICIO DE LIMA WEBER, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; VANESSA APARECIDA DE MORAES WEBER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; DÉBORA MARIA BARROSO PAIVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MARINA DE NADAI BONIN GOMES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; LUIZ ORCIRIO FIALHO DE OLIVEIRA, CNPGC; SERGIO RAPOSO DE MEDEIROS, CPPSE; MARIA ISTELA CAGNIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL. |
Título: |
Counting cattle in UAV images using convolutional neural network. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 29, article 100900, 2023. |
ISSN: |
2352-9385 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100900 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Determining the number of cattle in countries with the most extensive livestock and large pastures is difficult requires a lot of time of the farm workforce and is stressful to the animals. Counting cattle in an agile way using tools that can automatically perform this task would be very useful for herd conferences and farm management. The proposed solution is to count cattle through images acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This allows faster acquisition of the number of cattle in a given area so management tasks can be more accurately done and, allowing better interventions towards technical improvements. Thus, models of architectures from Convolutional Neural Networks (CNN) to YOLOv4 and YOLOv5 models (X, L, M, and S) were used for comparison. In order to evaluate the efficiencies of these solutions for the bovine counting, 878 images were acquired through flights of 20, 40, 80, and 100 m high. YOLOv4 obtained a precision of 0.90, and the YOLOv5 architectures (X, L, M, and S) were 0.98, 0.96, 0.93, and 0.96, respectively. In conclusion, the use of CNN to identify and count cattle from UAV images is a viable solution. |
Thesagro: |
Gado Nelore; Sanidade Animal; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus Nal: |
Animal welfare; Cattle; Livestock; Neural networks; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
-- L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
Data corrente: |
04/03/1996 |
Data da última atualização: |
04/03/1996 |
Autoria: |
RAM, C. |
Título: |
Controle quimico da queima-das-folhas do coqueiro. |
Ano de publicação: |
0 |
Fonte/Imprenta: |
Fitopatologia brasileira, v.13, n.2, p.137, l988. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Coconut diseases; Coqueiro; Doencas; Queima das folhas. |
Thesagro: |
Cocos Nucifera. |
Thesaurus NAL: |
leaf blight. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00472naa a2200181 a 4500 001 1353643 005 1996-03-04 008 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aRAM, C. 245 $aControle quimico da queima-das-folhas do coqueiro. 260 $c0 650 $aleaf blight 650 $aCocos Nucifera 653 $aCoconut diseases 653 $aCoqueiro 653 $aDoencas 653 $aQueima das folhas 773 $tFitopatologia brasileira$gv.13, n.2, p.137, l988.
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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