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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
21/10/2020 |
Data da última atualização: |
22/10/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. |
Afiliação: |
JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA. |
Título: |
Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. |
Páginas: |
p. 312-321. |
ISBN: |
978-65-00-10242-0 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019. |
Conteúdo: |
RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Citros; Contagem de frutos verdes; Deep learning; Imagem digital; Rede neural de aprendizado profundo; Visão computacional; Yolo-v3. |
Thesagro: |
Laranja. |
Thesaurus Nal: |
Citrus; Computer vision; Digital images; Neural networks. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216886/1/PC-Redes-neurais-SBIAGRO-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Tipo/Formato |
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URL |
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Registros recuperados : 56 | |
42. | | CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 312-321. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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43. | | VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; OLIVEIRA, S. R. de M. Utilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 569-575. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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47. | | LUCHIARI JUNIOR, A.; RODRIGUES, G. C.; CAMARGO NETO, J.; SILVA, F. C. da; JORGE, L. A. de C. Avaliação da fração coberta do solo em canavial estimada pela técnica de imagens aéreas obtidas por Veículo Aéreo não Tripulado (VANT). STAB, Piracicaba, v. 36, n. 5, p. 30-33, maio/jun. 2018. Na publicação: José Camargo Neto.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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48. | | SANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Computer vision applied to agriculture. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 6, p. 109-123.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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49. | | QUINO, J.; MAJA, J. M.; ROBBINS, J.; OWEN JUNIOR, J.; CHAPPELL, M.; CAMARGO NETO, J.; FERNANDEZ, T. The relationship between drone speed and the number of flights in RFID tag reading for plant inventory. Drones, v. 6, n. 1, p. 1-12, 2022. Na publicação: Joao Neto Camargo.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 5 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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51. | | SANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Visão computacional aplicada na agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 6, p. 146-164.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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54. | | QUEIRÓS, L. R.; LUCHIARI JUNIOR, A.; CAMARGO NETO, J.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; INAMASU, R. Y.; SPERANZA, E. A.; EVANGELISTA, S. R. M. Análise das possibilidades e tendências do uso das tecnologias da informação e comunicação em Agricultura de Precisão. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 7. p. 97-108.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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55. | | SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de. Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269. SBIAgro 2023.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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56. | | FIGUEIREDO, A. M. C. M.; GUSMAO, G. L.; TSURUTA, J. H.; FREITAS, J. B. P. G. de; CAMARGO NETO, J.; LUZ, M. de C. P. da; ARGOLLO JUNIOR, M. de T. e; COLOMBO, R. M. T. Iconus: a user interface management system. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE BRAZILIAN SOFTWARE PLANT PROJECT, 2., 1990, Campinas. Proceedings... Campinas: Banco do Brasil: EMBRAPA-NTIA: CTI, 1990. p. 57-71.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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