Data/hora: 01/06/2024 04:40:55

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	23/08/2019	
Data da última atualização: 	23/10/2019	
Autoria: 	SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T.	
Afiliação: 	LEONARDO LIMA DE SOUZA, Bolsista CNPq (PIBIC); SANDRA AVILA, IC/Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.	
Título: 	Detecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2019.	
Páginas: 	p. 1-12.	
ISBN: 	978-85-7029-149-3	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CIIC 2019. Nº 19603.	
Conteúdo: 	RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada.	
Palavras-Chave: 	Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Detecção de uvas; Fruit detection; Redes neurais.	
Thesagro: 	Viticultura.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks; Viticulture.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/201270/1/19603-Leonardo-Thiago-CIIC-2019-Oral.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20086-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS