Data/hora: 19/06/2024 05:11:44

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 07/10/2021
Data da última atualização: | 08/10/2021
Autoria: | SOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H.
Afiliação: | MARIANA ALVES DE SOUSA, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
Título: | Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja.
Ano de publicação: | 2021
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610.
ISBN: | 978-65-994972-0-9
Idioma: | Português
Notas: | Evento online. CIIC 2021.
Conteúdo: | RESUMO - A agropecuária é uma das mais importantes fontes de riqueza no Brasil. Dentro desse contexto, se destaca o cultivo das laranjas, principalmente na região de São Paulo e do Triângulo Mineiro. Infelizmente, o processo de estimativa da quantidade de frutos é custoso, assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar por meio de visão computacional e de aprendizado profundo se essas técnicas geram resultados satisfatórios para identificar os frutos por fotografias. Caso apresente um bom desempenho, esta tecnologia poderá ser utilizada para prever a quantidade de laranjas em árvores.
Palavras-Chave: | Aprendizado profundo; Cultura da laranja; Deep learning; Rede SSD; Redes neurais; SSD network; Visão computacional.
Thesaurus Nal: | Computer vision; Neural networks.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226801/1/RE21610.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20999-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS