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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
10/04/2015 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, T. T.; KOENIGKAN, L. V.; BARBEDO, J. G. A.; RODRIGUES, G. C. |
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Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; GUSTAVO COSTA RODRIGUES, CNPTIA. |
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Título: |
3D plant modeling: localization, mapping and segmentation for plant phenotyping using a single hand-held camera. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION, 13., 2014, Zurich. Computer Vision: ECCV 2014: proceedings. Switzerland: Springer, 2015. |
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Páginas: |
p. 247-263. |
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Série: |
(Lecture notes in computer science, v. 8928). |
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DOI: |
10.1007/978-3-319-16220-1_18 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Part IV. Editores: Lourdes Agapito, Michael M. Bronstein, Carsten Rother. |
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Conteúdo: |
Abstract. Functional-structural modeling and high-throughput phenomics demand tools for 3D measurements of plants. In this work, structure from motion is employed to estimate the position of a hand-held camera, moving around plants, and to recover a sparse 3D point cloud sampling the plants? surfaces. Multiple-view stereo is employed to extend the sparse model to a dense 3D point cloud. The model is automatically segmented by spectral clustering, properly separating the plant?s leaves whose surfaces are estimated by fitting trimmed B-splines to their 3D points. These models are accurate snapshots for the aerial part of the plants at the image acquisition moment and allow the measurement of different features of the specimen phenotype. Such state-of-the-art computer vision techniques are able to produce accurate 3D models for plants using data from a single free moving camera, properly handling occlusions and diversity in size and structure for specimens presenting sparse canopies. A data set formed by the input images and the resulting camera poses and 3D points clouds is available, including data for sunflower and soybean specimens. |
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Palavras-Chave: |
Fenotipagem de planta; Modelagem de planta; Plant phenotyping; Segmentação; Segmentation; SLAM; Structure from motion; Visão computacional. |
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Thesaurus Nal: |
Computer vision. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
13/10/2016 |
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Data da última atualização: |
19/12/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BATISTA, A. M.; SILVA, B. M.; ARAUJO, G. S. S.; MELO, M. L. A. de; GUIMARAES, E. V.; BERTOLINO, K. M.; MOURA, M. S. de; BORGHI, E. |
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Afiliação: |
ALINE MARTINELI BATISTA, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; BRUNO MONTOANI SILVA, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; GABRIELA SOARES SANTOS ARAUJO, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; MARINA LUCIANA ABREU DE MELO, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; EDUARDO VIEIRA GUIMARAES, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; KARINA MENDES BERTOLINO, UFSJ, Campus de Sete Lagoas, MG.; MAISE SOARES DE MOURA, Bolsista FAPEMIG.; EMERSON BORGHI, CNPMS. |
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Título: |
Curva de retenção de água em Latossolo Vermelho distrófico sob sistemas intensificados de cultivo em Sete Lagoas-MG. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 31., 2016, Bento Gonçalves. Milho e sorgo: inovações, mercados e segurança alimentar: anais. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Física do solo; Milho; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Corn; Soil physics; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/149722/1/Curva-retencao.pdf
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Marc: |
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700 1 $aBORGHI, E.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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