|
|
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: |
LEADER 01578naa a2200325 a 4500 001 2151204 005 2023-01-25 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1424-8220 024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/s22114116$2DOI 100 1 $aSANTOS 245 $aDeep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images.$h[electronic resource] 260 $c2022 500 $aNa publicação: Mateus Figueiredo Santos. 520 $aWe 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. 650 $aForage 650 $aMechanical harvesting 650 $aRegression analysis 650 $aTillering 650 $aBanco de Germoplasma 650 $aForragem 650 $aPanicum Maximum 650 $aTecnologia 700 1 $aMARCATO JUNIOR, J. 700 1 $aZAMBONI, P. 700 1 $aSANTOS, M. F. 700 1 $aJANK, L. 700 1 $aCAMPOS, E. 700 1 $aMATSUBARA, E. T. 773 $tSensors$gv. 22, article 4116, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agrobiologia. Para informações adicionais entre em contato com cnpab.biblioteca@embrapa.br. |
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: |
LEADER 01675nam a2200313 a 4500 001 1626531 005 2004-10-06 008 2004 bl uuuu u0uu1 u #d 022 $a1807-1155 100 1 $aCOUTO, J. L. V. do 245 $aPrimeiros socorros. 260 $aSeropédica: Embrapa Agrobiologia$c2004 300 $a46 p. 490 $a(Embrapa Agrobiologia. Série Riscos de Acidentes na Zona Rural, 01). 520 $aTipos 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. 650 $afirst aid 650 $aPrevenção de Acidente 653 $aPrimeiro socorros 653 $aSafety at work 653 $aSegurança no Trabalho 700 1 $aCORREA, M. E. F. 700 1 $aMATOS, A. V. de 700 1 $aMAIA, E. 700 1 $aPAIXÃO, F. H. 700 1 $aBASTOS, J. L. 700 1 $aRICCI, M. dos S. F. 700 1 $aBAHIA, M. M. G. 700 1 $aPACHECO, S. 700 1 $aFERREIRA, V. M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|