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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
10/01/2022 |
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Data da última atualização: |
10/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
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Título: |
Segmentação de alvos de interesse em semicarcaças bovinas utilizando classificadores computacionais. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 58. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melhor no RNA (0,98) para a carne em relação ao RNA (0,80). Para o F1-score todos os valores referentes aos dois classificadores alcançaram valores satisfatórios superiores a 0,9 referente aos alvos gordura, carne e tecido. Ou seja, o nível de classificação incorreta do pixel foi baixa. Os modelos SVM e RNA apresentaram nível de concordância ótimo, próximo a 1. De uma forma geral os dois métodos apresentaram segmentação dos três alvos de interesse de forma satisfatória. Planeja-se comparar os valores obtidos com validações de especialistas. MenosO conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melh... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificador computacional; Máquina de vetor de suporte; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; Sinop-MT; SVM. |
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Thesagro: |
Bovinocultura; Carcaça; RNA. |
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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/230151/1/2021-cpamt-lbl-segmentacao-alvo-interesse-semicarcaca-bovino-classificacao-computacional-p-58.pdf
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Marc: |
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520 $aO conhecimento da composição corporal em carcaças contribui para a avaliação do desempenho animal e tem forte impacto na rentabilidade do produtor. O objetivo deste trabalho foi avaliar dois métodos computacionais para a segmentação de imagens RGB de semicarcaças bovinas visando identificar quais pixels representam os alvos de interesse. São eles: gordura, carne ou tecido conjuntivo. Para tal objetivo, foram comparados dois classificadores: uma máquina de vetor de suporte (SVM) e uma rede neural (RNA). Foram utilizadas 618 imagens de semicarcaças, coletadas no primeiro semestre de 2021 em um frigorífico localizado em Sinop, MT. Ambos os modelos utilizaram uma janela deslizante na imagem. Visando confrontar os resultados do modelo SVM de RNA usados para a segmentação dos alvos, foram calculadas os seguintes parâmetros de acurácia: precisão, recuperação e F-1 score. A precisão e recuperação são importantes para avaliar modelos de classificação pois fornece uma métrica individual por classe. A precisão é a capacidade do modelo de não classificar como positiva uma amostra negativa, já a recuperação é a capacidade do modelo em encontrar todas as amostras positivas. O F-1 score é uma média harmônica ponderada entre a precisão e a recuperação. Os resultados mostraram que a precisão nos modelos SVM e RNA para o alvo carne alcançaram um valor ótimo de 1, ou seja, o modelo classificou corretamente todos os pixeis em suas verdadeiras classes de alvos. A recuperação obteve um valor melhor no RNA (0,98) para a carne em relação ao RNA (0,80). Para o F1-score todos os valores referentes aos dois classificadores alcançaram valores satisfatórios superiores a 0,9 referente aos alvos gordura, carne e tecido. Ou seja, o nível de classificação incorreta do pixel foi baixa. Os modelos SVM e RNA apresentaram nível de concordância ótimo, próximo a 1. De uma forma geral os dois métodos apresentaram segmentação dos três alvos de interesse de forma satisfatória. Planeja-se comparar os valores obtidos com validações de especialistas.
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Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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Biblioteca |
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Registro |
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URL |
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| Registros recuperados : 101 | |
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| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 6. | | ECKSTEIN, C.; RODRIGUES, R. O.; LOPES, L. B. Ocorrencia de aglutininas anti- leptospira spp. em fêmeas bovinas abatidas em abatedouro frigorífico em colíder, Mato Grosso IN: Semana Acadêmica - Sinop/2014, 1., 2014,Sinop, MT. Resumos... I Semana Acadêmica - Sinop/2014, III Jornada Científica da Embrapa Agrossilvipastoril, Seminário Integrador PIBID e Tutoria, Mostra de Ensino e Extensão. Brasília, DF : Embrapa, 2014. p. 138 1| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 11. | | CARNEVALLI, R. A.; LOPES, L. B.; SHIRATSUCHI, L. S.; TONINI, H. Base experimental de sistemas integrados de produção de leite. 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. 4, cap. 24, p. 311-315.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 14. | | RODRIGUES, K.; LOPES, L. B.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ZOLIN, C. A. Ambiência e conforto térmico em sistemas integrados. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 2.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 7., 2018. Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2018. p. 83-87.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 15. | | MICHETTI, M.; REIS, J. C. dos; KAMOI, M. Y. T.; LOPES, L. B. Avaliação da existência de transmissão regional de preço do leite pago ao produtor no estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 59.; ENCONTRO BRASILEIRO DE PESQUISADORES EM COOPERATIVISMO, 6., 2021, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: UnB, 2021. Sober 2021, EBPC 2021. Evento online.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 16. | | ANDREADE, R. P. de; FARIA, E. F.; KRAMBECK, D. R.; LOPES, L. B. Recuperação de larvas de nematóides tricostrongilídeos em fezes de ovinos em sistemas de monocultivo e silvipastoril IN: Semana Acadêmica - Sinop/2014, 1., 2014,Sinop, MT. Resumos... I Semana Acadêmica ? Sinop/2014, III Jornada Científica da Embrapa Agrossilvipastoril, Seminário Integrador PIBID e Tutoria, Mostra de Ensino e Extensão. ? Brasília, DF : Embrapa, 2014. p. 124 1| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 17. | | SANTOS, E. F. dos; KAMCHEN, S. G.; VENDRUSCULO, L. G.; LOPES, L. B. Processamento de imagens 3D visando análises morfométricas em bovinos nelore. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 3.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 8., 2019, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2019. p. 91. Editores Técnicos: Alexandre Ferreira do Nascimento, Bruno Rafael da Silva, Edison Ulisses Ramos Junior, Eulália Soler Sobreira Hoogerheide, Isabela Volpi Furtini, José Ângelo Nogueira de Menezes Júnior, Marina Moura Morales, Silvio Tulio...| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 18. | | MANDARINO, R. A.; BARBOSA, F. A.; OLIVEIRA, V. T. de; BICALHO, F. L.; LOPES, L. B. Avaliação da adoção de boas práticas agropecuárias e indicadores de sustentabilidade em sistemas de pecuária de corte na Amazônia. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 140-144.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 19. | | MANDARINO, R. A.; BARBOSA, F. A.; OLIVEIRA, V. T. de; BICALHO, F. L.; LOPES, L. B. Avaliação da adoção de boas práticas agropecuárias e indicadores de sustentabilidade em sistemas de pecuária de corte na Amazônia. 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. 5, cap. 1, p. 367-370.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 20. | | BERTOGNA, K. F.; LOPES, L. B.; REZENDE, M. O.; GOMES, F. J. Perfil hematológico de novilhas nelore criadas em sistemas integrados no norte de Mato Grosso. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 4.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 9., 2020, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2020. p. 16.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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