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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Soja. Para informações adicionais entre em contato com valeria.cardoso@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
20/01/2023 |
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Data da última atualização: |
02/02/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GODOY, C. V.; MEYER, M. C.; LOPES, I. de O. N.; UTIAMADA, C. M.; CAMPOS, H. D.; TOMEN, A.; À. JÚNIOR, I. P.; MOCHKO, A. C. R.; FARIAS, A. de; MUHL, A.; ROY. J. M. T.; SICHOCKI, D.; LIMA, L. A. de S.; MOREIRA, E. N.; KONAGESKI, F. T.; KONAGESKI, T. F.; BONANI, J. C.; GARBIATE, M. V.; NUNES JUNIOR, J.; KUDLAWIEC, K.; MILLER, M. A.; BELUFI, L. M. de R.; FANTIN, L. H.; CARREGAL, L. H.; GOUSSAIN JÚNIOR, M.; MARTINS, M. E.; TORMEN, N. R. |
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Afiliação: |
CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MAURICIO CONRADO MEYER, CNPSO; IVANI DE OLIVEIRA NEGRAO LOPES, CNPSO; CARLOS M. UTIAMADA, TAGRO TECNOLOGIA AGROPECUÁRIA LTDA; HERCULES D. CAMPOS, UNIVERSIDADE DE RIO VERDE; ALANA TOMEN, PROTEPLAN PESQUISA E ASSESSORIA AGRÍCOLA; IVAN PEDRO À. JÚNIOR, PROTEPLAN PESQUISA E ASSESSORIA AGRÍCOLA; ANA CLÁUDIA R. MOCHKO, FUNDAÇÃO MS; ALEXSANDRO DE FARIAS, ALX FARIAS AGRO PESQUISA; ARIEL MUHL, CENTRO DE PESQUISA AGRÍCOLA COPACOL; JOÃO MAURICIO T. ROY, CENTRO DE PESQUISA AGRÍCOLA COPACOL; DIEGO SICHOCKI, META CONSULTORIA AGRÍCOLA; LUÍS ANTÔNIO DE SOUSA LIMA, META CONSULTORIA AGRÍCOLA; EDER N. MOREIRA, FITOLAB PESQUISA E DESENVOLVIMENTO AGRÍCOLA; FABÍOLA T. KONAGESKI, RURAL TÉCNICA EXPERIMENTOS; TIAGO F KONAGESKI, RURAL TÉCNICA EXPERIMENTOS; JOÃO CARLOS BONANI, COAMO; MARCOS V. GARBIATE, COAMO; JOSÉ NUNES JUNIOR, CENTRO TECNOLÓGICO PARA PESQUISAS AGROPECUÁRIAS; KARLA KUDLAWIEC, FUNDAÇÃO MATO GROSSO; MÔNICA A. MILLER, FUNDAÇÃO MATO GROSSO; LUANA M. DE ROSSI BELUFI, FUNDAÇÃO DE PESQUISA E DESENV. TECNOLÓGICO; LUCAS HENRIQUE FANTIN, FUNDAÇÃO CHAPADÃO; LUÍS HENRIQUE CARREGAL, AGRO CARREGAL PESQUISA E PROTEÇÃO DE PLANTAS; MARCIO GOUSSAIN JÚNIOR, ASSIST CONSULTORIA E EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA; MÔNICA €. MARTINS, CÍRCULO VERDE ASSESSORIA AGRONÔMICA E PESQUISA; NÉDIO R. TORMEN, INSTITUTO PHYTUS. |
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Título: |
Acompanhamento necessário. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Cultivar Grandes Culturas, v. 22, n. 281, p. 18-20, 2022. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Análise de Risco de Pragas; Doença de Planta; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Risk analysis; Soybeans. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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 Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
24/10/1995 |
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Data da última atualização: |
06/11/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H. |
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Afiliação: |
VANESSA APARECIDA MORAES WEBER, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FABRICIO DE LIMA WEBER, ederal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; ADAIR DA SILVA OLIVEIRA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GILBERTO ASTOLFI, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GEAZY VILHARVA MENEZES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; JOÃO VITOR DE ANDRADE PORTO, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FÁBIO PRESTES CESAR REZENDE, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; EDSON TAKASHI MATSUBARA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; RODRIGO GONÇALVES MATEUS, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; THIAGO LUÍS ALVES CAMPOS DE ARAÚJO, Federal University of Ceara, UFC; LUIZ OTAVIO CAMPOS DA SILVA, Federal University of Ceara, UFC; EDUARDO QUIRINO ARGUELHO DE QUEIROZ, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; RODRIGO DA COSTA GOMES, Federal Institute of Education, Science and Technology of Mato Grosso do Sul, IFMS; HEMERSON PISTORI, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB. |
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Título: |
Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging . |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Monitoring the weight of beef cattle is important for productive strategies. The main goal of this work was to automatically extract measurements from 2D images of the dorsal area of Nellore cattle to estimate the weight of these cattle using regression algorithms. For this purpose, Euclidean distances from points generated by the Active Contour Model, together with features obtained from the dorsal Convex Hull, were selected. These were submitted to Bagging, Regression by Discretization and Random Forest algorithms for analysis of the predicted error metrics. The Bagging algorithm showed the best results, with Mean Absolute Error (MAE) of 13.44 kg (2.76), Square Root of the Mean Error (RMSE) of 15.88 kg (2.86), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.27% and correlation coefficient at 0.75. |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Ganho de Peso; Pecuária. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision; Livestock production; Weight control. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 01897naa a2200373 a 4500
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245 $aCattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging .$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aMonitoring the weight of beef cattle is important for productive strategies. The main goal of this work was to automatically extract measurements from 2D images of the dorsal area of Nellore cattle to estimate the weight of these cattle using regression algorithms. For this purpose, Euclidean distances from points generated by the Active Contour Model, together with features obtained from the dorsal Convex Hull, were selected. These were submitted to Bagging, Regression by Discretization and Random Forest algorithms for analysis of the predicted error metrics. The Bagging algorithm showed the best results, with Mean Absolute Error (MAE) of 13.44 kg (2.76), Square Root of the Mean Error (RMSE) of 15.88 kg (2.86), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.27% and correlation coefficient at 0.75.
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700 1 $aREZENDE, F. P. C.
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700 1 $aGOMES, R. da C.
700 1 $aPISTORI, H.
773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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