Data/hora: 10/05/2024 12:48:26

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 04/11/2016
Data da última atualização: | 15/08/2023
Autoria: | STRINGHINI, P. H. F.; SANTOS, T. T.
Afiliação: | PEDRO HENRIQUE FERREIRA STRINGHINI, Unicamp, Bolsista CNPq (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Um estudo de descritores e classificadores para reconhecimento de bagas de café.
Ano de publicação: | 2016
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA 10., 2016, Campinas. Anais... Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2016.
Páginas: | p. 1-9.
ISBN: | 978-85-7029-135-6
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2016. Nº 16605.
Conteúdo: | RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos baseados na utilização de diferentes descritores e classificadores foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 3.393 imagens de café e não-café anteriormente criada e rotulada manualmente. Testes quantitativos demonstraram a identificação de bagas com 93% de precisão e 77% de cobertura utilizando descritores HoG adicionados a mediana dos componentes de cor do formato La*b*, aliados ao classificador Gradient Boosting. Esses resultados melhoram o método anteriormente proposto por Santos (2015), e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em metodologias de agricultura de precisão, monitoramento e predição de safra.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Coffee production; Image recognition; Machine learning; Reconhecimento de imagens.
Thesagro: | Cafeicultura.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence; Image analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/149588/1/PL-16605-CIIC-Stringhini.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18895-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS