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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/09/2018 |
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Data da última atualização: |
15/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS; SANDRA AVILA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12., 2018, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2018. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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ISBN: |
978-85-7029-145-5 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CIIC 2018. Nº 17601. |
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Conteúdo: |
RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes qualitativos mostram que o modelo generaliza bem quando testado em fotografias de outras variedades de uvas. Esses resultados se mostram promissores para a melhoria do método e caminham para a possibilidade de aplicação em campo. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Aprendizado supervisionado; Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Fruit detection; Image Recognition; Machine learning; Reconhecimento de Imagens; Redes neurais. |
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Thesagro: |
Viticultura. |
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Thesaurus Nal: |
Neural networks; Viticulture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/183361/1/18601.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
02/12/2014 |
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Data da última atualização: |
02/12/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ARAUJO, D.; CARLA, D.; MACHADO, C.; CAMBUIM, J.; AGUIAR, A. V. de; FREITAS, M. L. M.; MORAES, L, T. de. |
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Afiliação: |
DANIELA ARAUJO, Estudante de pós-graduação, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FEIS/UNESP)- SP; DIANA CARLA, Estudante de pós-graduação(FEIS/UNESP); CELSON MACHADO, Estudante de pós-graduação, (FEIS/UNESP); JOSÉ CAMBUIM, Estudante de pós-graduação, (FEIS/UNESP); ANANDA VIRGINIA DE AGUIAR, CNPF; MIGUEL LUIZ MENEZES FREITAS, Instituto Florestal de São Paulo; LUIZ TEIXEIRA DE MORAES, FEIS/UNESP. |
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Título: |
Variação genética em um teste de procedências de Araucaria cunninghamii. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 3., 2014, Santos. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2014. |
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Descrição Física: |
CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumo. |
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Palavras-Chave: |
Melhoramento genético. |
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Thesagro: |
Variação Genética. |
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Thesaurus NAL: |
Araucaria cunninghamii. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112832/1/2014-Ananda-CBRG-VariacaoAraucaria-cunninghamii.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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