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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
Data corrente: |
25/01/2017 |
Data da última atualização: |
10/03/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
OLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W. |
Afiliação: |
CARINA ELISEU OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; LUCAS RODRIGUES DE LIMA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; GLAUCIA RAQUEL ASSIS DE OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; ARIADNE BARBOSA GONÇALVES, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; HEMERSON PISTORI, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; WILSON WERNER KOLLER, CNPGC. |
Título: |
Computer vision for larval structures identification applied to forensic science. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The diptera maggots are used in forensic entomology to estimate the post-mortem interval (PMI). Maggots have a wide range of morphological and structural features that aid in the identification. In order to assist in the necrophagous larvae identification, this research aims to develop a software using computer vision and machine learning to automate the classification process. Diptera maggots were collected in a dead pig at the capital of Mato Grosso do Sul state, Campo Grande. The maggots were identified and photographed at a light microscope (5x objective). Next, the images were processed, the features extraction was performed using an extractor in Python language. The classification of the images were tested with AdaBoost, Random Forest, Random Tree and SMO classifiers. The SMO the best performa. |
Thesaurus Nal: |
Computer vision; Entomology; Insect larvae. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/155450/1/Computer-vision-for-larval.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 10 | |
3. | | OLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W. Computer vision for larval structures identification applied to forensic science. In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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4. | | TETILA, E. C.; MACHADO, B. B.; SILVA, G. G. da; PISTORI, H.; BELETE, N. A. de S.; TETILA, J. Q. da S.; BARBEDO, J. G. A. Um sistema de visão computacional para reconhecimento de doenças da soja usando VANTs: resultados preliminares. Revista Caribeña de Ciencias Sociales, v. 12, n. 3, p. 1275-1292, 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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5. | | TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A. YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests. Smart Agricultural Technology, v. 7, 100405, Mar. 2024.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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6. | | WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G. V.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Recognition of Pantaneira cattle breed using computer vision and convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, v. 175, 105548, p. 1-9, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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7. | | WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M.; MENEZES, G.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; ALVES, D. A.; OLIVEIRA, M. V. M. de; PISTORI, H.; ABREU, U. G. P. de. Reconhecimento de bovino pantaneiro utilizando visão computacional através da rede neural convolucional: resultados preliminares. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Indaiatuba: FATEC; Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; Ponta Grossa: UEPG, 2019. p. 535-536. SBIAGRO 2019.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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8. | | WEBER, V. A. de M.; WEBER, F. de L.; GOMES, R. da C.; OLIVEIRA JUNIOR, A. da S.; MENEZES, G. V.; ABREU, U. G. P. de; BELETE, N. A. de S.; PISTORI, H. Prediction of Girolando cattle weight by means of body measurements extracted from images. Revista Brasileira de Zootecnia. v. 49, e20190110, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pantanal. |
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9. | | OSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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10. | | WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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Registros recuperados : 10 | |
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