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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Gado de Corte.
Data corrente:  25/01/2023
Data da última atualização:  25/01/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SANTOS; MARCATO JUNIOR, J.; ZAMBONI, P.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; CAMPOS, E.; MATSUBARA, E. T.
Afiliação:  LUIZ SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO ZAMBONI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; EDILENE CAMPOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL.
Título:  Deep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Sensors, v. 22, article 4116, 2022.
ISSN:  1424-8220
DOI:  https://doi.org/10.3390/s22114116
Idioma:  Inglês
Notas:  Na publicação: Mateus Figueiredo Santos.
Conteúdo:  We assessed the performance of Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches using mobile phone images to estimate regrowth density in tropical forages. We generated a dataset composed of 1124 labeled images with 2 mobile phones 7 days after the harvest of the forage plants. Six architectures were evaluated, including AlexNet, ResNet (18, 34, and 50 layers), ResNeXt101, and DarkNet. The best regression model showed a mean absolute error of 7.70 and a correlation of 0.89. Our findings suggest that our proposal using deep learning on mobile phone images can successfully be used to estimate regrowth density in forages.
Thesagro:  Banco de Germoplasma; Forragem; Panicum Maximum; Tecnologia.
Thesaurus Nal:  Forage; Mechanical harvesting; Regression analysis; Tillering.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151204/1/Deep-learning-regression-2022.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Gado de Corte (CNPGC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPGC17873 - 1UPCAP - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agrobiologia.
Data corrente:  06/10/2004
Data da última atualização:  06/10/2004
Autoria:  COUTO, J. L. V. do; CORREA, M. E. F.; MATOS, A. V. de; MAIA, E.; PAIXÃO, F. H.; BASTOS, J. L.; RICCI, M. dos S. F.; BAHIA, M. M. G.; PACHECO, S.; FERREIRA, V. M.
Título:  Primeiros socorros.
Ano de publicação:  2004
Fonte/Imprenta:  Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 2004.
Páginas:  46 p.
Série:  (Embrapa Agrobiologia. Série Riscos de Acidentes na Zona Rural, 01).
ISSN:  1807-1155
Idioma:  Português
Conteúdo:  Tipos de atendimento. Transporte de acidentados. Transporte manual. Ajuda de uma só pessoa. Acidentado inconsciente. Levantamento por duas pessoas. Principais conseqüências dos acidentes. Ferimentos. Cortes e arranhões. Hemorragias. Ferida com exposição de órgãos internos. Hemorragia nasal. Introdução de objetos pontudos no tórax. Ferimento na cabeça. Contusões e distensões. Entorse. Fraturas. Picadas de animais peçonhentos. Picadas de cobras venenosas. Picada de escorpião. Picada de aranha. Intoxicações. Vias de penetração. Sinais e sintomas. Como proceder. Queimaduras. Agentes causadores (tipos) de queimaduras. Profundidade ou grau da queimadura. Extensão ou severidade da queimadura. Cuidados dispensados aos queimados. Insolação e internação. Choques elétricos. Afogamentos. Insolação.
Palavras-Chave:  Primeiro socorros; Safety at work; Segurança no Trabalho.
Thesagro:  Prevenção de Acidente.
Thesaurus NAL:  first aid.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrobiologia (CNPAB)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPAB30733 - 1UPCFL - --362.180003079
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