Data/hora: 09/06/2024 08:33:22

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Soja.
Tipo da produção científica: | Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível: | A - 2
Data corrente: | 27/04/2023
Data da última atualização: | 27/04/2023
Autoria: | MEIR, Y.; BARBEDO, J. G. A.; KEREN, O.; GODOY, C. V.; AMEDI, N.; SHALOM, Y.; GEVA, A. B.
Afiliação: | YONATAN MEIR, INNEREYE LTD.; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; OMRI KEREN, INNEREYE LTD.; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; NOFAR AMEDI, INNEREYE LTD.; YAAR SHALOM, INNEREYE LTD.; AMIR B. GEVA, INNEREYE LTD., BEN GURION UNIVERSITY.
Título: | Using brainwave patterns recorded from plant pathology experts to increase the reliability of ai-based plant disease recognition system.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | Sensors, v. 23, n. 9, 4272, 2023.
DOI: | https://doi.org/10.3390/s23094272
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | This study investigates how the use of electroencephalograms from plant pathology experts can improve the accuracy and robustness of image-based artificial intelligence models dedicated to plant disease recognition.
Palavras-Chave: | Active learning; Aprendizado ativo; Electroencephalogram; Eletroencefalograma; Imagem digital; Inteligência artificial; Labeling; Ondas cerebrais; Patologia de planta.
Thesagro: | Soja.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence; Digital images; Plant diseases and disorders; Plant pathology; Soybeans.

Categoria do assunto:

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X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia

URL:

http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153401/1/AP-Using-Brainwave-2023.pdf
http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153402/1/Using-Brainwave-Patterns-Recorded-from-Plant-Pathology-Experts-to-Increase-the-Reliability-of-AI-Based-Plant-Disease-Recognition-System.pdf

Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (21679-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS
CNPSO - (40863-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS