Data/hora: 04/06/2024 03:47:45

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 07/10/2021
Data da última atualização: | 08/10/2021
Autoria: | VERALDI, T. P.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de.
Afiliação: | TIAGO PETENÁ VERALDI, BOLSISTA CNPQ (PIBITI); JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA.
Título: | Pipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos.
Ano de publicação: | 2021
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-11. Ref. 21609.
ISBN: | 978-65-994972-0-9
Idioma: | Português
Notas: | Evento online. CIIC 2021.
Conteúdo: | RESUMO - A detecção de frutos utilizando vídeos, adquiridos em laranjais, é um processo que envolve a utilização de vários sistemas. Cada um é responsável por uma etapa do processo de detecção, sendo que o resultado de um serve como entrada para o outro. Para que o processo seja executado corretamente é necessário a validação dos resultados em cada etapa, antes do início da próxima etapa. Caso o resultado de uma etapa não seja satisfatória, é necessário executar a etapa anterior utilizando outros parâmetros de ajustes, até que se obtenha um resultado aceitável. Este procedimento pode ser executado manualmente, mas é muito trabalhoso. Este trabalho apresenta uma solução baseada no conceito de máquina de estado finito para automatizar o processo de detecção de frutos.
Palavras-Chave: | Deep Neural Networks; Framework; Máquina de Estado; Redes Neurais Profundas; State Machine; Visão Computacional.
Thesaurus Nal: | Computer vision.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226796/1/RE21609.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20998-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS