Data/hora: 19/06/2024 04:17:49

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura.	
Data corrente: 	15/01/2024	
Data da última atualização: 	16/01/2024	
Autoria: 	SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de.	
Afiliação: 	KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; ALECIO SOUZA MOREIRA, CNPMF; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; ROBERTA DE SOUZA.	
Título: 	Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269.	
ISSN: 	2177-9724	
DOI: 	https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26567	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	SBIAgro 2023.	
Conteúdo: 	In this paper, we assess the effectiveness of various machine learning regressors for yield forecasting based on fruit detection in images captured within the orchard	
Palavras-Chave: 	Automatic fruit identification; Identificação automática de frutas; Visão computacional.	
Thesagro: 	Laranja.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Image analysis; Oranges.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160827/1/AA-Evaluating-multiple-SBIAgro-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21957-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS
CNPMF - (33907-1) - UPC - AA - DD - Publicação digital -  -  - DIS