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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  05/02/2024
Data da última atualização:  05/02/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A.
Afiliação:  EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; FÁBIO AMARAL GODOY DA SILVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; ANDERSON BESSA DA COSTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; WILLIAN PARAGUASSU AMORIM, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; GILBERTO ASTOLFI, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.
Título:  YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests.
Ano de publicação:  2024
Fonte/Imprenta:  Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.
DOI:  https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100405
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests.
Palavras-Chave:  Aprendizado profundo; Deep learning; Detecção de objeto; Object detection; Pragas da soja; Soybean pests.
Thesagro:  Agricultura de Precisão; Glycine Max.
Thesaurus Nal:  Precision agriculture.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161634/1/AP-YOLO-performance-2024.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA21986 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. An algorithm for counting microorganisms in digital images. IEEE Latin America Transactions, v. 11, n. 6, p. 1353-1358, 2013. Um algoritmo para contagem de micro-organismos em imagens digitais.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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2.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Automação laboratorial. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2012. 34 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 121).
Tipo: Documentos
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3.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Automatically measuring early and late leaf spot lesions in peanut plants using digital image processing. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013. Não paginado. SBIAgro 2013.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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4.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Automatic image-based detection and recognition of plant diseases - a critical view. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. p. 69-77. SBIAgro 2017.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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5.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Automatic method for counting and measuring whiteflies in soybean leaves using digital image processing. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013. Não paginado. SBIAgro 2013.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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6.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. An automatic method to detect and measure leaf disease symptoms using digital image processing. Plant Disease, Saint Paul, v. 98, n. 12, 1709-1716, Dec. 2014.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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7.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Automatic object counting in Neubauer chambers. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES, 31., 2013, Fortaleza. [Anais...]. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Telecomunicações, 2013. Não paginado. SBrT2013.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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8.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Computer-aided disease diagnosis in aquaculture: current state and perspectives for the future. Revista Innover, São Luís, v. 1, n. 1, p. 19-32, mar. 2014.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: C - 0
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9.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Expert systems applied to plant disease diagnosis: survey and critical view. IEEE Latin America Transactions, v. 14, n. 4, p. 1910-1922, Apr. 2016. Sistemas especialistas aplicados ao diagnóstico de doenças em plantas: estado da arte e visão crítica.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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10.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition. Biosystems Engineering, v. 172, p. 84-91, Aug. 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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11.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Identificação de elementos específicos das folhas do algodoeiro em imagens com fundos complexos. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 521-524. SIAGRO 2014.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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12.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2021. 17 p. il. color. (Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 51).
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento
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13.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Identifying central features of cotton leaves in digital images with difficult backgrounds. IEEE Latin America Transactions, v. 13, n. 9, p. 3072-3079, Sept. 2015. Identificando características centrais de folhas de algodão em imagens digitais com fundos difíceis.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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14.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Impact of dataset size and variety on the effectiveness of deep learning and transfer learning for plant disease classification. Computers and Electronics in Agriculture, v. 153, p. 46-53, Oct. 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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15.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Data fusion in agriculture: resolving ambiguities and closing data gaps. Sensors, v. 22, n. 6, p. 1-20, 2022. Article number: 2285.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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16.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Counting clustered soybean seeds. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS, 12., 2012, Salvador. Proceedings... [S.l.]: Conference Publishing Services, 2012. p. 142-145. ICCSA 2012. Poster.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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17.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Crop health sensing: disease, pest, nutrient, and water stresses. In: ZHANG, Q. (ed). Encyclopedia of smart agriculture technologies. Cham: Springer, 2023
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
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18.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Detecting and classifying pests in crops using proximal images and machine learning: a review. AI, v. 1, n. 2, p. 312-328, June 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: C - 0
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19.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Detection of nutrition deficiencies in plants using proximal images and machine learning: a review. Computers and Electronics in Agriculture, v. 162, p. 482-492, July 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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20.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A digital image processing-based automatic method for measuring rice panicle lengths. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013. não paginado. SBIAgro 2013.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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