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| Registros recuperados : 19 | |
| 3. |  | OLIVEIRA, G. S. de; SILVEIRA, E. S.; SANTOS, M. F.; FERNANDES, C. D.; JANK, L.; MATSUBARA, E. T. Caracterização do banco de germoplasma de Panicum maximum quanto a fatores bióticos: uso de drones para avaliação de doenças. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 15., 2019, Campo Grande, MS. [Resumos dos trabalhos...]. Brasília, DF: Embrapa, 2019 80 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 264). Comitê Organizador: Marlene de Barros Coelho; Lenita Ramires dos Santos; Rodrigo Carvalho Alva; Lucimara Chiari; Thais Basso Amaral. p. 40-41| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 4. | | PADOVANI, C. R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ARAÚJO, A. F.; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; MINGOTI, R. Sistema de suporte à decisão frente às inundações do Pantanal. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília, DF. Água e agricultura: incertezas e desafios para a sustentabilidade frente às mudanças do clima e do uso da terra: anais. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2016. 228-234| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Territorial. |
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| 5. | | PADOVANI, C. R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ARAÚJO, A. F.; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; MINGOTI, R. Sistema de suporte à decisão frente às inundações do Pantanal. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília, DF. Água e agricultura: incertezas e desafios para a sustentabilidade frente às mudanças do clima e do uso da terra: anais. Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2016. p. 228-234.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 6. | | PADOVANI, C. R.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ARAUJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; MINGOTI, R. Sistema de suporte à decisão frente às inundações do Pantanal. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 4., 2016, Brasília, DF. Água e agricultura: incertezas e desafios para a sustentabilidade frente às mudanças do clima e do uso da terra: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 228-234.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 7. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; CARVALHO, G.; ALMEIDA, H.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Adoption of a decision support system for coexistence of extensive livestock to the Pantanal flood dynamics: related factors. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON AGRICULTURAL TECHNOLOGY ADOPTION, 1., 2020, Campo Grande, MS. Studies, methods and experiences. Campo Grande: MS, Embrapa Gado de Corte, 2020. p. 149-150. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 279). Editores: Mariana de Aragão Pereira, João Augusto Rossi Borges, Carla Heloisa Faria Domingues. ISATA 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 8. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; CARVALHO, G.; ALMEIDA, H.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Adoption of a decision support system for coexistence of extensive livestock to the Pantanal flood dynamics: related factors. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON AGRICULTURAL TECHNOLOGY ADOPTION, 1., 2020, Campo Grande, MS. Studies, methods and experiences. Campo Grande: MS, Embrapa Gado de Corte, 2020. p. 149-150. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 279). Editores: Mariana de Aragão Pereira, João Augusto Rossi Borges, Carla Heloisa Faria Domingues. ISATA 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 9. | | RODRIGUES, L. de S.; CAIXETA FILHO, E.; SAKIYAMA, K.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; MATSUBARA, E. T.; MARCATO JUNIOR, J.; GONCALVES, W. N. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, 2023. 14 p.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 10. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Decision making support system for the adaptation and coexistence of extensive livestock farming in the dynamics of pantanal floods and droughts in face of climate change. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W . G. da (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 11. | | CRIVELLARO, L. L.; MATSUBARA, E. T.; BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SANTOS, M. F.; VALLE, C. B. do; JANK, L. Pasto Certo: escolha de cultivares com Inteligência Artificial. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 14., 2018, Campo Grande - MS. [Resumos dos trabalhos]. Brasília, DF, Embrapa, 2018 115 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 258). p. 64-65| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 12. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; MATSUBARA, E. T.; CRIVELLARO, L. L.; SILVA, M. A. I. da; VALLE, C. B. do; SANTOS, M. F.; JANK, L. Pasto Certo - versão 2.0®: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Gado de Corte, 2019. 13 p. (Embrapa Gado de Corte. Comunicado técnico, 148).| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 13. | | PADOVANI, C. R.; ARAÚJO, A. F. de; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTONIASSI, R. A. dos S. Sistema de suporte à decisão para a adaptação e convivência da pecuária extensiva à dinâmica das inundações e estiagens do Pantanal frente às mudanças climáticas. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 92-93.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 14. | | 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. Counting cattle in UAV images using convolutional neural network. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 29, article 100900, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 15. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; CRIVELLARO, L. L.; VERZIGNASSI, J. R.; ZIMMER, A. H.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; VALLE, C. B. do; JOSÉ, M. R.; GOMES, O. C. de O.; MATSUBARA, E. T.; SILVA, M. A. I. da. Pasto Certo - versão 3.0: aplicativo para dispositivos móveis e desktop sobre forrageiras tropicais. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2021. (Embrapa Gado de Corte / Comunicado Técnico, 159)| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 16. | | OSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 17. | | WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G. V.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 18. | | WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 19. | | BARRIOS, S. C. L.; CARROMEU, C.; SILVA, M. A. I. da; MATSUBARA, E. T.; VALLE, C. B. do; JANK, L.; SANTOS, M. F.; ASSIS, G. M. L. de; CRIVELLARO, L. L.; GONÇALVES, T. D. T.; QUEIROZ JÚNIOR, J. M.; CANDIDO, A. R.; MACHADO, W. K. R.; GOUVEIA, B. T.; NOBRE, A. A. A.; ZANELLA, A. L. Pasto Certo® version 2.0 - An application about Brazilian tropical forage cultivars for mobile and desktop devices. Tropical Grasslands-Forrajes Tropicales, v. 8, n. 2, p. 162?166, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| Registros recuperados : 19 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
12/03/2018 |
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Data da última atualização: |
17/08/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G. V.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. |
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Afiliação: |
FABRICIO DE LIMA WEBER, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; VANESSA APARECIDA DE MORAES WEBER, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Grande; GEAZY VILHARVA MENEZES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; ADAIR DA SILVA OLIVEIRA JUNIOR, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; DANIELA ARESTIDES ALVES, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; MARCUS VINICIUS MORAIS DE OLIVEIRA, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Aquidauana; EDSON TAKASHI MATSUBARA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande; HEMERSON PISTORI, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Grande; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP. |
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Título: |
Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105548 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The objective of this paper is to provide recognition for Pantaneira cattle breed using Convolutional Neural Networks (CNN). Fifty-one animals from the Aquidauana Pantaneira cattle Center (NUBOPAN) were studied. The center is located in the Midwest region of Brazil. Four monitoring cameras were distributed in the fences and took 27,849 images of Pantaneira cattle breed using different angles and positions. The following three CNN architectures were used for the experiment: DenseNet-201, Resnet50 and Inception-Resnet-V. All networks were submitted to 10-fold stratified cross-validation over 50 epochs. The results showed an accuracy of 99% in all networks, which is encouraging for future research. |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Rede; Sistema de Informação. |
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Thesaurus NAL: |
Cattle; Computer vision; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 01634naa a2200301 a 4500
001 2088972
005 2020-08-17
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105548$2DOI
100 1 $aWEBER, F. de L.
245 $aRecognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aThe objective of this paper is to provide recognition for Pantaneira cattle breed using Convolutional Neural Networks (CNN). Fifty-one animals from the Aquidauana Pantaneira cattle Center (NUBOPAN) were studied. The center is located in the Midwest region of Brazil. Four monitoring cameras were distributed in the fences and took 27,849 images of Pantaneira cattle breed using different angles and positions. The following three CNN architectures were used for the experiment: DenseNet-201, Resnet50 and Inception-Resnet-V. All networks were submitted to 10-fold stratified cross-validation over 50 epochs. The results showed an accuracy of 99% in all networks, which is encouraging for future research.
650 $aCattle
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773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv. 175, 105548, p. 1-9, 2020.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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