Data/hora: 22/06/2024 08:10:55

Biblioteca(s): | Embrapa Amazônia Ocidental.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 02/05/2018
Data da última atualização: | 05/11/2018
Autoria: | SOUSA, A. de L.; SALAME, M. F. A.; NASCIMENTO FILHO, F. J. do; ATROCH, A. L.
Afiliação: | Allex de Lima Sousa, Bolsista de Iniciação Científica FAPEAM; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; FIRMINO JOSE DO NASCIMENTO FILHO, CPAA; ANDRE LUIZ ATROCH, CPAA.
Título: | Redes neurais convolucionais aplicadas ao processo de classificação de cultivares de guaranazeiros.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 14., 2017, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017.
Páginas: | p. 855-864.
Idioma: | Português
Conteúdo: | O guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido a sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, sua vulnerabilidade a fungos e doenças locais ocasiona uma baixa produtividade na região, o que tem motivado a criação e disponibilização de cultivares resistentes aos principais empecilhos de plantio, pela Embrapa. A distinção dessas variedades genéticas, entretanto, ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Assim, este trabalho apresenta um agente computacional especialista na classificação de alguns desses cultivares que, com o uso de Redes Neurais Convolucionais, obteve uma acurácia em torno de 97% utilizando uma base de imagens própria.
Palavras-Chave: | ENIAC; Redes Neurais Convolucionais.
Thesagro: | Paullinia Cupana; Variedade.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/176214/1/Anais-ENIAC-2017.compressed.pdf
Registro original: | Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA)
Exemplares: | CPAA - (36855-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS