Data/hora: 03/06/2024 11:05:23

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 18/10/2017
Data da última atualização: | 15/08/2023
Autoria: | SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T.
Afiliação: | ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPq; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Detecção de frutos em campo por aprendizado de máquina.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017.
Páginas: | p. 1-9.
Descrição Física: | 1 CD-ROM.
DOI: | 978-85-7029-141-7
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2017. Nº 17603.
Conteúdo: | RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Image recognition; Machine learning; Reconhecimento de imagens.
Thesagro: | Uva; Viticultura.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence; Image analysis; Viticulture.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165195/1/PL-Deteccao-CIIC.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19336-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2017.00001 - DIS