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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial; Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
24/09/2007 |
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Data da última atualização: |
18/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
FARIAS, A. R.; DOSSA, A. A.; MINGOTI, R.; ACOSTA, A. da S.; CUNHA, G. R. da; SPADOTTO, C. A. |
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Afiliação: |
ANDRE RODRIGO FARIAS, SGTE; ALVARO AUGUSTO DOSSA, CNPT; RAFAEL MINGOTI, SGTE; ADAO DA SILVA ACOSTA, CNPT; GILBERTO ROCCA DA CUNHA, CNPT; CLAUDIO APARECIDO SPADOTTO, SGTE. |
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Título: |
Dinâmica espacial da cultura do trigo no Brasil no período de 1990 a 2014 |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas, SP: Embrapa Gestão Territorial, 2017. 29 p. (Documentos / Embrapa Gestão Territorial, ISSN 2317-8795; 2) |
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Páginas: |
29 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Dentre os produtos agrícolas comercializados em escala mundial e destinados ao consumo humano, o trigo é um dos mais relevantes. A importância do trigo para a agricultura global está associada à sua integração com numerosas cadeias produtivas, sobretudo no setor de alimentos, onde se insere como matéria prima principal na elaboração de diversos tipos de farinhas, biscoitos, pães e massas, além de servir como matéria prima para alimentação animal. A cultura integra, portanto, uma extensa lista de atividades e de agentes nas etapas de produção, armazenamento, processamento e comercialização do produto. |
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Palavras-Chave: |
Aspectos geoespaciais; Cadeia agroindustrial; Cultura do trigo; Custos de produção; Dinâmica espacial; Produção de trigo; Triticultura. |
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Thesagro: |
Agricultura; Cadeia Produtiva; Trigo. |
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Thesaurus Nal: |
Wheat. |
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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/169185/1/20171211-Documentos-2.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Corte. Para informações adicionais entre em contato com cnpgc.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
25/01/2023 |
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Data da última atualização: |
26/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; PAIVA, D. M. B.; GOMES, M. de N. B.; OLIVEIRA, L. O. F. de; MEDEIROS, S. R. de; CAGNIN, M. I. |
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Afiliação: |
FABRICIO DE LIMA WEBER, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; VANESSA APARECIDA DE MORAES WEBER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; DÉBORA MARIA BARROSO PAIVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MARINA DE NADAI BONIN GOMES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; LUIZ ORCIRIO FIALHO DE OLIVEIRA, CNPGC; SERGIO RAPOSO DE MEDEIROS, CPPSE; MARIA ISTELA CAGNIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL. |
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Título: |
Counting cattle in UAV images using convolutional neural network. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 29, article 100900, 2023. |
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ISSN: |
2352-9385 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100900 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Determining the number of cattle in countries with the most extensive livestock and large pastures is difficult requires a lot of time of the farm workforce and is stressful to the animals. Counting cattle in an agile way using tools that can automatically perform this task would be very useful for herd conferences and farm management. The proposed solution is to count cattle through images acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This allows faster acquisition of the number of cattle in a given area so management tasks can be more accurately done and, allowing better interventions towards technical improvements. Thus, models of architectures from Convolutional Neural Networks (CNN) to YOLOv4 and YOLOv5 models (X, L, M, and S) were used for comparison. In order to evaluate the efficiencies of these solutions for the bovine counting, 878 images were acquired through flights of 20, 40, 80, and 100 m high. YOLOv4 obtained a precision of 0.90, and the YOLOv5 architectures (X, L, M, and S) were 0.98, 0.96, 0.93, and 0.96, respectively. In conclusion, the use of CNN to identify and count cattle from UAV images is a viable solution. |
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Thesagro: |
Gado Nelore; Sanidade Animal; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Animal welfare; Cattle; Livestock; Neural networks; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02144naa a2200337 a 4500
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520 $aDetermining the number of cattle in countries with the most extensive livestock and large pastures is difficult requires a lot of time of the farm workforce and is stressful to the animals. Counting cattle in an agile way using tools that can automatically perform this task would be very useful for herd conferences and farm management. The proposed solution is to count cattle through images acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This allows faster acquisition of the number of cattle in a given area so management tasks can be more accurately done and, allowing better interventions towards technical improvements. Thus, models of architectures from Convolutional Neural Networks (CNN) to YOLOv4 and YOLOv5 models (X, L, M, and S) were used for comparison. In order to evaluate the efficiencies of these solutions for the bovine counting, 878 images were acquired through flights of 20, 40, 80, and 100 m high. YOLOv4 obtained a precision of 0.90, and the YOLOv5 architectures (X, L, M, and S) were 0.98, 0.96, 0.93, and 0.96, respectively. In conclusion, the use of CNN to identify and count cattle from UAV images is a viable solution.
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700 1 $aPAIVA, D. M. B.
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700 1 $aOLIVEIRA, L. O. F. de
700 1 $aMEDEIROS, S. R. de
700 1 $aCAGNIN, M. I.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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