| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
|
Data corrente: |
12/03/2018 |
|
Data da última atualização: |
17/08/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
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. |
|
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. |
|
Título: |
Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105548 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
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. |
|
Thesagro: |
Gado de Corte; Rede; Sistema de Informação. |
|
Thesaurus Nal: |
Cattle; Computer vision; Neural networks. |
|
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
|
Marc: |
null
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 2 | |
| Registros recuperados : 2 | |
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
