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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
Data corrente: |
22/07/2024 |
Data da última atualização: |
22/07/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SANTOS, T. T.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; MOREIRA, A. S.; TERNES, S. |
Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; ALECIO SOUZA MOREIRA, CNPMF; SONIA TERNES, CNPTIA. |
Título: |
Multiple orange detection and tracking with 3-D fruit relocalization and neural-net based yield regression in commercial sweet orange orchards. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 224, 109199, Sept. 2024. |
ISSN: |
0168-1699 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109199 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Here, we propose a non-invasive alternative that utilizes fruit counting from videos, implemented as a pipeline. Firstly, we employ convolutional neural networks for the detection of visible fruits. Inter-frame association techniques are then applied to track the fruits across frames. To handle occluded and re-appeared fruit, we introduce a relocalization component that employs 3-D estimation of fruit locations. Finally, a neural network regressor is utilized to estimate the total number of fruits, integrating image-based fruit counting with other tree data such as crop variety and tree size. |
Palavras-Chave: |
Agricultura digital; Aprendizado profundo; Contagem de laranja; Crop yield estimation; Deep learning; Detecção de laranja; Digital agriculture; Estimativa do rendimento da colheita; Multiple-object tracking; Orange fruit counting; Orange fruit detection; Pomares de laranja doce; Rastreamento de múltiplos objetos; Realocação de frutas em 3D; Sweet orange orchards. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01905naa a2200385 a 4500 001 2165889 005 2024-07-22 008 2024 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0168-1699 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109199$2DOI 100 1 $aSANTOS, T. T. 245 $aMultiple orange detection and tracking with 3-D fruit relocalization and neural-net based yield regression in commercial sweet orange orchards.$h[electronic resource] 260 $c2024 520 $aHere, we propose a non-invasive alternative that utilizes fruit counting from videos, implemented as a pipeline. Firstly, we employ convolutional neural networks for the detection of visible fruits. Inter-frame association techniques are then applied to track the fruits across frames. To handle occluded and re-appeared fruit, we introduce a relocalization component that employs 3-D estimation of fruit locations. Finally, a neural network regressor is utilized to estimate the total number of fruits, integrating image-based fruit counting with other tree data such as crop variety and tree size. 653 $aAgricultura digital 653 $aAprendizado profundo 653 $aContagem de laranja 653 $aCrop yield estimation 653 $aDeep learning 653 $aDetecção de laranja 653 $aDigital agriculture 653 $aEstimativa do rendimento da colheita 653 $aMultiple-object tracking 653 $aOrange fruit counting 653 $aOrange fruit detection 653 $aPomares de laranja doce 653 $aRastreamento de múltiplos objetos 653 $aRealocação de frutas em 3D 653 $aSweet orange orchards 700 1 $aSOUZA, K. X. S. de 700 1 $aCAMARGO NETO, J. 700 1 $aKOENIGKAN, L. V. 700 1 $aMOREIRA, A. S. 700 1 $aTERNES, S. 773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv. 224, 109199, Sept. 2024.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 1 | |
1. |  | BARBOSA, N. P. U.; SILVA, F. A.; OLIVEIRA, M. D. de; SANTOS NETO, M. A. dos; CARVALHO, M. D. de; CARDOSO, A. V. Limnoperna fortunei (Dunker, 1857) (Mollusca, Bivalvia, Mytilidae): first record in the São Francisco River basin, Brazil. Check List, v. 12, n. 1, p.1-6, 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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Registros recuperados : 1 | |
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