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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
26/11/2021 |
Data da última atualização: |
06/09/2023 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, T. T.; GEBLER, L. |
Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO GEBLER, CNPUV. |
Título: |
A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 13., 2021, Bagé. Anais [...]. Bagé: Unipampa, 2021. |
Páginas: |
p. 1-9. |
ISBN: |
978-65-00-34526-1 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Organizado por Ana Paula Lüdtke Ferreira. |
Conteúdo: |
Abstract. Computer vision methods based on convolutional neural networks (CNNs) have presented promising results on image-based fruit detection at ground-level for different crops. However, the integration of the detections found in different images, allowing accurate fruit counting and yield prediction, have received less attention. This work presents a methodology for automated fruit counting employing aerial-images. It includes algorithms based on multiple view geometry to perform fruits tracking, not just avoiding double counting but also locating the fruits in the 3-D space. Preliminary assessments show correlations above 0.8 between fruit counting and true yield for apples. The annotated dataset employed on CNN training is publicly available. |
Palavras-Chave: |
Contagem automática de frutas; Convolutional neural networks; Detecção de maçãs; Fruit detection; Redes neurais. |
Thesagro: |
Maçã. |
Thesaurus Nal: |
Apples; Neural networks. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Rondônia. |
Data corrente: |
10/01/2014 |
Data da última atualização: |
10/01/2014 |
Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Autoria: |
VIEIRA JUNIOR, J. R.; FERNANDES, C. de F.; MINOSSO, S. C. C.; ALMEIDA, U. O. de; BEZERRA, J. V. B.; SILVA, D. S. G. da; OGRODOWCZYK, L.; FERNANDES NETO, A.; SILVA, R. B. da; MORENO, G. |
Afiliação: |
JOSE ROBERTO VIEIRA JUNIOR, CPAF-RO; CLEBERSON DE FREITAS FERNANDES, CPAF-RO; Shirlei Cristina Cerqueira Minosso, Bolsista PIBIC/CNPq. Embrapa Rondônia; Ueliton Oliveira de Almeida, Bolsista PIBIC/CNPq. Embrapa Rondônia; João Vítor Barbosa Bezerra, Estagiário, Embrapa Rondônia.; DOMINGOS SAVIO GOMES DA SILVA, CPAF-RO; Liliani Ogrodowczyk, bolsista PIBIC/CNPq. Embrapa Rondônia; Augusto Fernandes Neto, IDARON; Rachel Barbosa da Silva, IDARON; Getúlio Moreno, IDARON. |
Título: |
Levantamento da ocorrência do moko da bananeira em Rondônia: segunda atualização. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Porto Velho: Embrapa Rondônia, 2012. |
Páginas: |
4 p. |
Série: |
(Embrapa Rondônia. Comunicado Técnico, 381). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Relato do mapeamento realizado no estado de Rondônia para identificação da doença fungicida, o moko-da-bananeira, causada pela bactéria Ralstonia solanacearum que ataca a bananeira, trazendo grandes prejuízos para o cultivo. |
Palavras-Chave: |
Bananeira; Doença bacteriana; Moko-da-bananeira; Musa spp. |
Thesagro: |
Ralstonia Solanacearum. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/95048/1/cot381-moko-da-bananeira.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Rondônia (CPAF-RO) |
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