Data/hora: 20/06/2024 09:49:57

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	07/12/2020	
Data da última atualização: 	15/12/2020	
Autoria: 	DIAZ, M. G. B. D.; SANTOS, T. T.	
Afiliação: 	MARCOS GABRIEL BARBOZA DURÉ DIAZ, Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.	
Título: 	Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.	
Páginas: 	13 p.	
ISBN: 	978-65-88414-00-2	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Evento online. CIIC 2020. Nº 20601.	
Conteúdo: 	RESUMO - A compreensão de cenas tridimensionais na agricultura é de interesse estratégico para a atividade, pois abre caminho para automatizar análises e processos produtivos no campo. Na última década, algoritmos de aprendizado profundo se tornaram estado da arte em tarefas de detecção e classificação em imagens. Ao mesmo tempo, algoritmos de reconstrução tridimensionais de estruturas a partir de imagens se tornaram cada vez mais robustos e escaláveis. Redes neurais profundas, no entanto, ainda são pouco aplicadas a dados tridimensionais, em especial a representações de cenas na agricultura. Neste trabalho, mostramos os resultados de testes de reconstrução tridimensional de linhas de uma vinícola e desenvolvemos a base de uma interface para anotação de nuvens de pontos, fundamental para o treinamento de redes neurais. Acreditamos que as redes profundas serão capazes de segmentar, classificar e identificar a qual instância pertencem objetos de interesse em videiras, como frutos, folhas e ramos. Esse resultado é aplicável no auxílio de atividades que precisem de análise fenotípica em campo, como robótica de precisão, acompanhamento da produção e previsão de rendimentos de cultivos.	
Palavras-Chave: 	Anotação de Dados; Classificação e Segmentação; Classification and Segmentation; Data Annotation; Deep Neural Networks; Nuvens de Pontos; Point Clouds; Reconstrução Tridimensional; Redes neurais; Redes Neurais Profundas; Tridimensional Reconstruction.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218813/1/RE20601-CIIC-2020.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20804-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS