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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
11/01/2022 |
Data da última atualização: |
11/01/2022 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
ISBN: |
978-65-87380-70-4 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
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Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
Data corrente: |
31/01/2024 |
Data da última atualização: |
08/04/2024 |
Tipo da produção científica: |
Documentos |
Autoria: |
ASSIS, G. M. L. de; ANDRADE, C. M. S. de; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALENTIM, J. F. |
Afiliação: |
GISELLE MARIANO LESSA DE ASSIS, CPAF-AC; CARLOS MAURICIO SOARES DE ANDRADE, CPAF-AC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; JUDSON FERREIRA VALENTIM, CPAF-AC. |
Título: |
Metodologia para avaliação e seleção a campo de genótipos de gramíneas forrageiras para tolerância à síndrome da morte do braquiarão. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2023. |
Páginas: |
42 p. |
Série: |
(Embrapa Acre. Documentos, 178). |
ISSN: |
0104-9046 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
ODS 2 |
Conteúdo: |
A Embrapa vem recomendando a diversificação das pastagens, com o plantio de forrageiras tolerantes à síndrome da morte do braquiarão (SMB). A utilização da metodologia contribuirá para o lançamento de novas cultivares, evitando a rápida degradação das pastagens e aumentando a sustentabilidade dos sistemas de produção pecuários. Esta publicação está de acordo com o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável), por recomendar metodologia para seleção de genótipos de gramíneas forrageiras tolerantes à SMB. Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável são uma coleção de 17 metas globais estabelecidas pela Assembleia Geral das Nações Unidas e contam com o apoio da Embrapa para que sejam atingidas. |
Palavras-Chave: |
Capim Marandu; Enfermedades fungales de las plantas; Fitomejoramiento; Morte do braquiarão; Resistencia a la enfermedad; Selo ODS 2. |
Thesagro: |
Brachiaria Brizantha; Doença Fúngica; Genótipo; Gramínea Forrageira; Melhoramento Genético Vegetal; Resistência Genética; Seleção Genética. |
Thesaurus NAL: |
Disease resistance; Forage grasses; Fungal diseases of plants; Genetic resistance; Genotype; Plant breeding; Urochloa brizantha. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161526/1/27665.pdf
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Marc: |
LEADER 02134nam a2200445 a 4500 001 2161526 005 2024-04-08 008 2023 bl uuuu u0uu1 u #d 022 $a0104-9046 100 1 $aASSIS, G. M. L. de 245 $aMetodologia para avaliação e seleção a campo de genótipos de gramíneas forrageiras para tolerância à síndrome da morte do braquiarão.$h[electronic resource] 260 $aRio Branco, AC: Embrapa Acre$c2023 300 $a42 p. 490 $a(Embrapa Acre. Documentos, 178). 500 $aODS 2 520 $aA Embrapa vem recomendando a diversificação das pastagens, com o plantio de forrageiras tolerantes à síndrome da morte do braquiarão (SMB). A utilização da metodologia contribuirá para o lançamento de novas cultivares, evitando a rápida degradação das pastagens e aumentando a sustentabilidade dos sistemas de produção pecuários. Esta publicação está de acordo com o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável), por recomendar metodologia para seleção de genótipos de gramíneas forrageiras tolerantes à SMB. Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável são uma coleção de 17 metas globais estabelecidas pela Assembleia Geral das Nações Unidas e contam com o apoio da Embrapa para que sejam atingidas. 650 $aDisease resistance 650 $aForage grasses 650 $aFungal diseases of plants 650 $aGenetic resistance 650 $aGenotype 650 $aPlant breeding 650 $aUrochloa brizantha 650 $aBrachiaria Brizantha 650 $aDoença Fúngica 650 $aGenótipo 650 $aGramínea Forrageira 650 $aMelhoramento Genético Vegetal 650 $aResistência Genética 650 $aSeleção Genética 653 $aCapim Marandu 653 $aEnfermedades fungales de las plantas 653 $aFitomejoramiento 653 $aMorte do braquiarão 653 $aResistencia a la enfermedad 653 $aSelo ODS 2 700 1 $aANDRADE, C. M. S. de 700 1 $aJANK, L. 700 1 $aBARRIOS, S. C. L. 700 1 $aVALENTIM, J. F.
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Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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