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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
11/01/2022 |
Data da última atualização: |
11/01/2022 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
ISBN: |
978-65-87380-70-4 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Registros recuperados : 165 | |
6. | | VENDRUSCULO, L. G.; ZOLIN, C. A. Aplicações agrícolas no estado de Mato Grosso utilizando sensoriamento remoto. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 3, cap. 2, p. 119-123.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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9. | | VENDRUSCULO, L. G.; WRUCK, D. S. M. Espacialização de ferrugem asiática da soja (Phakopsora pachyrhizi) nas safras 2014-2015, 2015-2016 e 2016-2017 no estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 50.; WORKSHOP BRASILEIRO DE FERRUGEM DA SOJA, 2.; INTERNATIONAL SCLEROTINA WORKSHOP, 16., 2017, Uberlândia. Do manejo à edição do genoma: anais... Uberlândia: [s.n.], 2017. 1 p. Na publicação: MIGUEL-WRUCK, D. S.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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10. | | VENDRUSCULO, L. G.; WRUCK, D. S. M. Espacialização de ferrugem asiática da soja (Phakopsora pachyrhizi) nas safras 2014-2015, 2015-2016 e 2016-2017 no estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 50.; WORKSHOP BRASILEIRO DE FERRUGEM DA SOJA, 2.; INTERNATIONAL SCLEROTINA WORKSHOP, 16., 2017, Uberlândia. Do manejo à edição do genoma: anais. Uberlândia: [s.n.], 2017. 1 p. Na publicação: MIGUEL-WRUCK, D. S.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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11. | | VENDRUSCULO, L. G.; ZOLIN, C. A. Geotecnologias auxiliando a espacialização e individualização de árvores nativas e quantificação de nascentes. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 3, cap. 3, p. 124-130.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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15. | | VENDRUSCULO, L. G.; WRUCK, D. S. M. Monitoramento espacial de doenças da soja [Glycine max (L.) Merr.] nas safras 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017 no Estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 501-503Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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16. | | VENDRUSCULO, L. G.; WRUCK, D. S. M. Monitoramento espacial de doenças da soja [Glycine max (L.) Merr.] nas safras 2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017 no Estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 501-503. Na publicação: MIGUEL-WRUCK, D.S.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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