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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
08/12/2017 |
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Data da última atualização: |
30/04/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M.; NACHTIGALL, G. R. |
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Afiliação: |
Lucas Garcia Nachtigall, Center for Technological Advancement, Federal University of Pelotas, Pelotas, Brazil; Ricardo Matsumura Araujo, Center for Technological Advancement, Federal University of Pelotas, Pelotas, Brazil; GILMAR RIBEIRO NACHTIGALL, CNPUV. |
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Título: |
Use of images of leaves and fruits of apple trees for automatic identification of symptoms of diseases and nutritional disorders. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research, v. 5, n. 2, p. 1-14, April/June 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Rapid diagnosis ofsymptoms caused by pest attack, diseases and nutritional or physiological disorders in apple orchards is essential to avoid greater losses. This paper aimed to evaluate the efficiency of Convolutional Neural Networks (CNN) to automatically detect and classify symptoms of diseases, nutritional deficiencies and damage caused by herbicides in apple trees from images of their leaves and fruits. A novel data set was developed containing labeled examples consisting of approximately 10,000 images of leaves and apple fruits divided into 12 classes, which were classified by algorithms of machine learning, with emphasis on models of deep learning. The resultsshowed trained CNNs can overcome the performance of experts and other algorithms of machine learning in the classification of symptoms in apple trees from leaves images, with an accuracy of 97.3% and obtain 91.1% accuracy with fruit images. In this way, the use of Convolutional Neural Networks may enable the diagnosis of symptoms in apple trees in a fast, precise and usual way. Keywords Apple, Apple Disorders, Artificial Intelligence, Automatic Disease Identification, Classifications, Convolutional Neural Networks, Disorders, Machine Learning |
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Palavras-Chave: |
Apple; Apple Disorders; Automatic Disease Identification; Classifications; Convolutional Neural; Macieira. |
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Thesagro: |
Doença; Doença de planta; Maçã. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial Intelligence. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168523/1/Use-of-Images-of-Leaves-and-Fruits-of-Apple-Trees-for-Automatic-Identification-of-Symptoms-of-Diseases-and-Nutritional-Disorders.pdf
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Marc: |
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520 $aRapid diagnosis ofsymptoms caused by pest attack, diseases and nutritional or physiological disorders in apple orchards is essential to avoid greater losses. This paper aimed to evaluate the efficiency of Convolutional Neural Networks (CNN) to automatically detect and classify symptoms of diseases, nutritional deficiencies and damage caused by herbicides in apple trees from images of their leaves and fruits. A novel data set was developed containing labeled examples consisting of approximately 10,000 images of leaves and apple fruits divided into 12 classes, which were classified by algorithms of machine learning, with emphasis on models of deep learning. The resultsshowed trained CNNs can overcome the performance of experts and other algorithms of machine learning in the classification of symptoms in apple trees from leaves images, with an accuracy of 97.3% and obtain 91.1% accuracy with fruit images. In this way, the use of Convolutional Neural Networks may enable the diagnosis of symptoms in apple trees in a fast, precise and usual way. Keywords Apple, Apple Disorders, Artificial Intelligence, Automatic Disease Identification, Classifications, Convolutional Neural Networks, Disorders, Machine Learning
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773 $tInternational Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research$gv. 5, n. 2, p. 1-14, April/June 2017.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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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 Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
16/09/2016 |
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Data da última atualização: |
22/02/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FONSECA, R. M.; CHAVES, F. C. M.; VALENTE, M. S. F.; LOPES, M. T. G.; PIMENTA, H. F. |
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Afiliação: |
Reinaldo Malveira Fonseca, Estudante em desenvolvimento de tese, bolsista da Capes; FRANCISCO CELIO MAIA CHAVES, CPAA; Mágno Sávio Ferreira Valente, UFAM; Maria Teresa Gomes Lopes, UFAM; Helena Francinete Pimenta, Estudante em desenvolvimento de dissertação. |
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Título: |
Herança de caracteres de frutos e sementes em cruzamento interespecífico entre pimenta e pimentão. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO DE BOLSISTAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA OCIDENTAL, 2015, Manaus. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 89-94. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estudar a natureza e a magnitude dos efeitos gênicos de caracteres de frutos e sementes em cruzamento interespecífico entre pimenta e pimentão. |
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Palavras-Chave: |
Capsicum spp; Efeito aditivo; Estudo de herança. |
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Thesagro: |
Controle Genético. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/147454/1/Seminario-Pos-graduacao-89.pdf
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Marc: |
LEADER 00912nam a2200205 a 4500
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005 2017-02-22
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100 1 $aFONSECA, R. M.
245 $aHerança de caracteres de frutos e sementes em cruzamento interespecífico entre pimenta e pimentão.$h[electronic resource]
260 $aIn: SEMINÁRIO DE BOLSISTAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA OCIDENTAL, 2015, Manaus. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 89-94.$c2016
520 $aO objetivo deste trabalho foi estudar a natureza e a magnitude dos efeitos gênicos de caracteres de frutos e sementes em cruzamento interespecífico entre pimenta e pimentão.
650 $aControle Genético
653 $aCapsicum spp
653 $aEfeito aditivo
653 $aEstudo de herança
700 1 $aCHAVES, F. C. M.
700 1 $aVALENTE, M. S. F.
700 1 $aLOPES, M. T. G.
700 1 $aPIMENTA, H. F.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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