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Registros recuperados : 77 | |
41. | | CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 312-321. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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44. | | BOLFE, E. L.; BARBEDO, J. G. A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SOUZA, K. X. S. de; ASSAD, E. D. Desafios, tendências e oportunidades em agricultura digital no Brasil. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 16, p. 380-406. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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45. | | LEITE, M. A. de A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; EVANGELISTA, S. R. M.; SOUZA, K. X. S. de. Emerging technologies: the future and technological evolution of AgroICT. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Information and communication technologies and their relations with agriculture. Brasília, DF: Embrapa, 2016. ch. 17, p. 323-340. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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48. | | BOLFE, E. L.; BARBEDO, J. G. A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SOUZA, K. X. S. de; ASSAD, E. D. Challenges, trends and opportunities in digital agriculture in Brazil. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 16, p. 281-299. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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49. | | SANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Computer vision applied to agriculture. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 6, p. 109-123. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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50. | | LEITE, M. A. de A.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; EVANGELISTA, S. R. M.; SOUZA, K. X. S. de. Tecnologias emergentes - futuro e evolução tecnológica das AgroTIC. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 17. p. 331-349. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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52. | | SANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Visão computacional aplicada na agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 6, p. 146-164. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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53. | | SOUZA, K. X. S. de; SOUZA, M. I. F.; ALVES, M. das D. R.; PARANHOS, M. M. P.; OLIVEIRA, M. J. de. Agência Embrapa de Produtos e Serviços de Informação. In: WORKSHOP O AGRONEGÓCIO NA SOCIEDADE DA INDORMAÇÃO, 2002, Brasília, DF. Agrosoft 2002. Brasília, DF: [s.n.], 2002. p. 1-7. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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56. | | SOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J.; EVANGELISTA, S. R. M.; SOUZA, M. I. F.; MOURA, M. F.; SANTOS, A. D. dos. The evolution of knowledge representation within Embrapa's Information Agency. In: CONFERENCE OF THE EUROPEAN FEDERATION FOR INFORMATION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE, FOOD AND ENVIRONMENT IN AGRICULTURE, 5.; WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE AND NATURAL RESOURCES, 3., 2005, Vila Real, Portugal. Proceedings... Vila Real, Portugal: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, 2005. p. 464-469. EFITA/WCCA 2005. PA255. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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57. | | SOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J.; EVANGELISTA, S. R. M.; SOUZA, M. I. F.; MOURA, M. F.; SANTOS, A. D. dos. The evolution of knowledge representation within Embrapa's Information Agency. In: CONFERENCE OF THE EUROPEAN FEDERATION FOR INFORMATION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE, FOOD AND ENVIRONMENT, 5.; WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE AND NATURAL RESOURCES, 3., 2005, Vila Real, Portugal. Book of abstracts... Vila Real, Portugal: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, 2005. p. 26. EFITA/WCCA 2005. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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58. | | SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de. Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269. SBIAgro 2023. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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60. | | APOLINÁRIO, D. R. de F.; VISOLI, M. C.; VACARI, I.; SOUZA, K. X. S. de; GONÇALVES, D. A.; RODRIGUES, L. G.; MENDES, G. M. Plataforma PRS para monitoramento de pesagens diárias em pecuária de corte. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 278-285. SBIAgro 2023. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 77 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/10/2021 |
Data da última atualização: |
08/10/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226801/1/RE21610.pdf
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Marc: |
LEADER 01555nam a2200289 a 4500 001 2135159 005 2021-10-08 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-994972-0-9 100 1 $aSOUSA, M. A. de 245 $aUsando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610.$c2021 500 $aEvento online. CIIC 2021. 520 $aRESUMO - 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. 650 $aComputer vision 650 $aNeural networks 653 $aAprendizado profundo 653 $aCultura da laranja 653 $aDeep learning 653 $aRede SSD 653 $aRedes neurais 653 $aSSD network 653 $aVisão computacional 700 1 $aSOUZA, K. X. S. de 700 1 $aCAMARGO NETO, J. 700 1 $aTERNES, S. 700 1 $aYANO, I. H.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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