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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
21/03/2023 |
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Data da última atualização: |
28/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
SILVA, D. D. da; COSTA, R. V. da; COTA, L. V.; SOUZA, M. R. de; AGUIAR, F. M. |
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Afiliação: |
DAGMA DIONISIA DA SILVA ARAUJO, CNPMS; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; LUCIANO VIANA COTA, CNPMS; MICAELE RODRIGUES DE SOUZA; FREDERICK MENDES AGUIAR. |
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Título: |
Mancha de turcicum (Helmintosporiose) em milho. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ZAMBOLIM, L. (ed.). Manejo integrado de doenças agressivas visando a produtividade de grãos. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 2023. cap. 7, p. 213-229. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Importância econômica; Manejo integrado; Sintomatologia. |
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Thesagro: |
Doença de Planta; Epidemiologia; Etiologia; Zea Mays. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
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Marc: |
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773 $tIn: ZAMBOLIM, L. (ed.). Manejo integrado de doenças agressivas visando a produtividade de grãos. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 2023. cap. 7, p. 213-229.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia. |
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Data corrente: |
08/11/2023 |
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Data da última atualização: |
08/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, W. R. dos; FALCAO, R. |
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Afiliação: |
WELLINGTON RANGEL DOS SANTOS, CNPAE; ROSANA FALCAO, CNPAE. |
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Título: |
Medição de qualidade de sementes de canola com visão computacional e aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 56-60. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Produtos originados dos grãos da canola, como óleo, farinha e biodiesel, são diretamente afetados pela qualidade desses grãos. O uso da tecnologia tem contribuído para a identificação dos grãos impuros ou em estágios diferentes de maturidade. A visão computacional em conjunto com o aprendizado de máquina pode gerar ferramentas capazes de avaliar a qualidade das sementes de forma não invasiva, sem destruir amostras e com baixo custo, uma vez que utiliza imagens digitais como insumo. O presente estudo propõe o uso de visão computacional e aprendizado não supervisionado de máquina para análise de sementes de canola a partir de imagens digitais, com o objetivo de contar, identificar cada semente e calcular o percentual de grãos maduros. Os resultados mostraram que o método K?Means pode ser usado para contar e identificar sementes de canola em fotografias com alta precisão. Na amostra, foram identificadas noventa e três sementes maduras, quatro verdes e três secas. |
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Palavras-Chave: |
Google Colaboratory. |
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Thesagro: |
Qualidade; Semente. |
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Thesaurus NAL: |
Canola; Python. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158058/1/Medicao-de-qualidade-de-sementes.pdf
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Marc: |
LEADER 01622nam a2200181 a 4500
001 2158058
005 2023-11-08
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSANTOS, W. R. dos
245 $aMedição de qualidade de sementes de canola com visão computacional e aprendizado de máquina.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 56-60.$c2023
520 $aProdutos originados dos grãos da canola, como óleo, farinha e biodiesel, são diretamente afetados pela qualidade desses grãos. O uso da tecnologia tem contribuído para a identificação dos grãos impuros ou em estágios diferentes de maturidade. A visão computacional em conjunto com o aprendizado de máquina pode gerar ferramentas capazes de avaliar a qualidade das sementes de forma não invasiva, sem destruir amostras e com baixo custo, uma vez que utiliza imagens digitais como insumo. O presente estudo propõe o uso de visão computacional e aprendizado não supervisionado de máquina para análise de sementes de canola a partir de imagens digitais, com o objetivo de contar, identificar cada semente e calcular o percentual de grãos maduros. Os resultados mostraram que o método K?Means pode ser usado para contar e identificar sementes de canola em fotografias com alta precisão. Na amostra, foram identificadas noventa e três sementes maduras, quatro verdes e três secas.
650 $aCanola
650 $aPython
650 $aQualidade
650 $aSemente
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700 1 $aFALCAO, R.
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Registro original: |
Embrapa Agroenergia (CNPAE) |
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