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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/11/2014 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BAMBINI, M. D.; MENDES, C. I. C.; MOURA, M. F.; OLIVEIRA, S. R. de M. |
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Afiliação: |
MARTHA DELPHINO BAMBINI, CNPTIA; CASSIA ISABEL COSTA MENDES, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Adoção de TIC e oferta de software na agropecuária: breve relato dos resultados do estudo SWAgro. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. |
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Páginas: |
p. 695-698. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SIAGRO 2014. |
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Conteúdo: |
Resumo: O artigo tem por objetivo apresentar a oferta de soluções em tecnologia da informação aplicadas à agropecuária e um panorama sobre a adoção de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) no setor agropecuário. Os resultados apresentados têm base naqueles obtidos no projeto Estudo do Mercado Brasileiro de Software para o Agronegócio? (SWAgro), desenvolvido pela Embrapa Informática Agropecuária e instituições parceiras entre 2008 a 2010. A metodologia utilizada no referido projeto contou com duas etapas: (i) revisão de literatura e (ii) mapeamento da oferta de software agropecuário por meio de uma pesquisa do tipo survey. Os resultados apresentados neste trabalho envolvem a caracterização das empresas desenvolvedoras de software agropecuário por porte e localização geográfica bem como o mapeamento dos produtos por elas ofertados por grupos de aplicação, a saber: administração/gerenciamento, manejo animal, cultivo vegetal, e controle de processo e/ou de atividades rurais. |
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Palavras-Chave: |
Agropecuária; Embrapa; Software agropecuário. |
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Thesagro: |
Tecnologia da informação. |
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Thesaurus Nal: |
Agriculture; Information technology. |
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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/112338/1/adocao-TIC.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
15/04/2020 |
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Data da última atualização: |
17/04/2020 |
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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: |
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, P. M.; RIBEIRO, A. R. B. |
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Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; ANDREA ROBERTO BUENO RIBEIRO, UNISA; UNIP. |
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Título: |
Counting cattle in UAV images: dealing with clustered animals and animal/background contrast changes. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Sensors, v. 20, n. 7, p. 1-14, Apr. 2020. |
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DOI: |
10.3390/s20072126 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Article number: 2126. |
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Conteúdo: |
Abstract: The management of livestock in extensive production systems may be challenging, especially in large areas. Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to collect images from the area of interest is quickly becoming a viable alternative, but suitable algorithms for extraction of relevant information from the images are still rare. This article proposes a method for counting cattle which combines a deep learning model for rough animal location, color space manipulation to increase contrast between animals and background, mathematical morphology to isolate the animals and infer the number of individuals in clustered groups, and image matching to take into account image overlap. Using Nelore and Canchim breeds as a case study, the proposed approach yields accuracies over 90% under a wide variety of conditions and backgrounds. |
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Palavras-Chave: |
Canchim breed; Convolutional neural networks; Deep learning mode; Mathematical morphology; Nelore breed; Rede neural convolucional; Redes neurais; Veículo aéreo não tripulado. |
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Thesagro: |
Gado Canchim; Gado de Corte; Gado Nelore. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks; Unmanned aerial vehicles. |
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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/212350/1/AP-Couting-cattle.pdf
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Marc: |
LEADER 01863naa a2200337 a 4500
001 2121664
005 2020-04-17
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100 1 $aBARBEDO, J. G. A.
245 $aCounting cattle in UAV images$bdealing with clustered animals and animal/background contrast changes.$h[electronic resource]
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500 $aArticle number: 2126.
520 $aAbstract: The management of livestock in extensive production systems may be challenging, especially in large areas. Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to collect images from the area of interest is quickly becoming a viable alternative, but suitable algorithms for extraction of relevant information from the images are still rare. This article proposes a method for counting cattle which combines a deep learning model for rough animal location, color space manipulation to increase contrast between animals and background, mathematical morphology to isolate the animals and infer the number of individuals in clustered groups, and image matching to take into account image overlap. Using Nelore and Canchim breeds as a case study, the proposed approach yields accuracies over 90% under a wide variety of conditions and backgrounds.
650 $aNeural networks
650 $aUnmanned aerial vehicles
650 $aGado Canchim
650 $aGado de Corte
650 $aGado Nelore
653 $aCanchim breed
653 $aConvolutional neural networks
653 $aDeep learning mode
653 $aMathematical morphology
653 $aNelore breed
653 $aRede neural convolucional
653 $aRedes neurais
653 $aVeículo aéreo não tripulado
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700 1 $aSANTOS, P. M.
700 1 $aRIBEIRO, A. R. B.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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