Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/12/2020 |
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Data da última atualização: |
10/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J. |
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Afiliação: |
LUIZ MIGUEL CERQUEIRA, Bolsista CNPq (PIBIC), IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA. |
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Título: |
Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020. |
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Páginas: |
p. 1-9. |
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ISBN: |
978-65-88414-00-2 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Evento online. CIIC 2020. No 20605. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Árvores de laranja; Deep learning; Faster-RCNN; Redes neurais; Visão computacional. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision; Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/218841/1/RE20605-CIIC-2020.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
