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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
Data corrente: |
15/07/1997 |
Data da última atualização: |
26/01/2018 |
Autoria: |
GERMANI, R. |
Afiliação: |
ROGERIO GERMANI, CTAA. |
Título: |
Retrogradação de géis de amido de milho: influência de açúcares, lípides e tipos de amido. |
Ano de publicação: |
1981 |
Fonte/Imprenta: |
1981. |
Páginas: |
109 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Tecnologia de Alimentos) - Faculdade de Engenharia de Alimentos, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 1981. Orientadora: Délia Rodriguez Amaya, Unicamp. |
Palavras-Chave: |
Cereais; Cinética de retrogradação. |
Thesagro: |
Amido; Milho. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
23/08/2019 |
Data da última atualização: |
23/10/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T. |
Afiliação: |
LEONARDO LIMA DE SOUZA, Bolsista CNPq (PIBIC); SANDRA AVILA, IC/Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
Título: |
Detecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2019. |
Páginas: |
p. 1-12. |
ISBN: |
978-85-7029-149-3 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CIIC 2019. Nº 19603. |
Conteúdo: |
RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada. |
Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Detecção de uvas; Fruit detection; Redes neurais. |
Thesagro: |
Viticultura. |
Thesaurus NAL: |
Neural networks; Viticulture. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/201270/1/19603-Leonardo-Thiago-CIIC-2019-Oral.pdf
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Marc: |
LEADER 01830nam a2200277 a 4500 001 2111590 005 2019-10-23 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-85-7029-149-3 100 1 $aSOUZA, L. L. de 245 $aDetecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n]$c2019 300 $ap. 1-12. 500 $aCIIC 2019. Nº 19603. 520 $aRESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada. 650 $aNeural networks 650 $aViticulture 650 $aViticultura 653 $aAprendizagem profunda 653 $aDeep Learning 653 $aDetecção de frutos 653 $aDetecção de uvas 653 $aFruit detection 653 $aRedes neurais 700 1 $aAVILA, S. 700 1 $aSANTOS, T. T.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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