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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Rondônia. |
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Data corrente: |
14/09/2015 |
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Data da última atualização: |
26/11/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
MARCOLAN, A. L.; ESPINDULA, M. C.; MENDES, A. M.; SOUZA, K. W. de; SCHLINDWEIN, J. A. |
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Afiliação: |
ALAERTO LUIZ MARCOLAN, CPAF-RO; MARCELO CURITIBA ESPINDULA, CPAF-RO; ANGELO MANSUR MENDES, CPAF-RO; Kleberson Worslley de Souza, Embrapa Cerrados; Jairo André Schlindwein, UNIR. |
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Título: |
Manejo nutricional. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MARCOLAN, A. L.; ESPINDULA, M. C. (Ed.). Café na Amazônia. Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 175-194. Capítulo 8. |
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Páginas: |
Cap. 8, p. 175-194. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste capítulo serão abordados os aspectos gerais do manejo nutricional de lavouras de Coffea canephora (cafeeiro canéfora), com ênfase em calagem e adubação de plantio, formação e produção, e na diagnose visual de deficiências nutricionais. |
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Palavras-Chave: |
Adubação no plantio; Café conilon; Calagem no plantio. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218291/1/17432.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Rondônia (CPAF-RO) |
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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: |
23/08/2019 |
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Data da última atualização: |
23/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
LEONARDO LIMA DE SOUZA, Bolsista CNPq (PIBIC); SANDRA AVILA, IC/Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Detecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2019. |
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Páginas: |
p. 1-12. |
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ISBN: |
978-85-7029-149-3 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CIIC 2019. Nº 19603. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Detecção de uvas; Fruit detection; 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/201270/1/19603-Leonardo-Thiago-CIIC-2019-Oral.pdf
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Marc: |
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500 $aCIIC 2019. Nº 19603.
520 $aRESUMO - 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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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