Data/hora: 10/06/2024 02:39:15

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 07/12/2020
Data da última atualização: | 10/12/2020
Autoria: | CERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.
Afiliação: | LUIZ MIGUEL CERQUEIRA, Bolsista CNPq (PIBIC), IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.
Título: | Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja.
Ano de publicação: | 2020
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
Páginas: | p. 1-9.
ISBN: | 978-65-88414-00-2
Idioma: | Português
Notas: | Evento online. CIIC 2020. No 20605.
Conteúdo: | Resumo - O Brasil é um país altamente dependente de sua agropecuária para a geração de Produto Interno Bruto (PIB). Entre os produtos de sua agricultura se destaca o de cultivo da laranja e seus derivados, responsável por uma grande taxa de geração de renda e empregos no País, principalmente no triângulo mineiro e São Paulo. Este trabalho descreve o processamento de imagens digitais de frutos em árvores por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. Essa técnica tem potencial para, no futuro, auxiliar no processo de estimativa de produção, utilizado por produtores na formulação de estratégias e planejamento de vendas.
Palavras-Chave: | Aprendizado profundo; Árvores de laranja; Deep learning; Faster-RCNN; Redes neurais; Visão computacional.
Thesaurus Nal: | Computer vision; Neural networks.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218841/1/RE20605-CIIC-2020.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20807-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS