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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
13/08/2009 |
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Data da última atualização: |
13/08/2009 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
THOMAZ, D. T.; SANTANA, D. L. de Q.; ROSADO-NETO, G. H.; MEDEIROS, A. C. de S.; ABREU, D. C. A. de; WINK, C.; ROVEDO, S. F. |
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Afiliação: |
Daniel Tonial Thomaz, PUC-PR; Dalva Luiz de Queiroz Santana, Embrapa Florestas; Germano Henrique Rosato-Neto, UFPR; Antonio Carlos de Souza Medeiros, Embrapa Florestas; Daniela Cleide Azavedo de Abreu, UNESP; Charlote Wink, Universidade Federal de Santa. |
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Título: |
Herbivoria de insetos (Coleoptera: Curculionidae) em frutos, sementes e plântulas de guaçatonga (Casearia lasiophylla Eichl), na Região Metropolitana de Curitiba, Paraná, Brasil. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 21., 2006, Recife. Entomologia: da academia à transferência de tecnologia: resumos. Recife: Sociedade Entomológica do Brasil, 2006. |
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Descrição Física: |
CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Mata Atlântica; Praga florestal. |
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Thesagro: |
Guacatonga; Praga; Semente. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/10/2020 |
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Data da última atualização: |
22/10/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. |
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Afiliação: |
JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA. |
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Título: |
Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. |
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Páginas: |
p. 312-321. |
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ISBN: |
978-65-00-10242-0 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019. |
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Conteúdo: |
RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Citros; Contagem de frutos verdes; Deep learning; Imagem digital; Rede neural de aprendizado profundo; Visão computacional; Yolo-v3. |
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Thesagro: |
Laranja. |
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Thesaurus NAL: |
Citrus; Computer vision; Digital images; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216886/1/PC-Redes-neurais-SBIAGRO-2019.pdf
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Marc: |
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520 $aRESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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