| |
|
|
| Registros recuperados : 12 | |
| 2. |  | SILVA, D. T. da; MOURA, E. F.; FARIAS NETO, J. T. de; RAMALHO, G. F. Divergência genética entre acessos de macaxeira com mesma sinonímia no banco de germoplasma de mandioca da Embrapa Amazônia Oriental. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA, 14., 2010, Belém, PA. Bolsista de iniciação científica: um aporte ao desenvolvimento da pesquisa agropecuária: anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2010. 1 CD-ROM. PIBIC 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
|    |
| 4. | | RAMALHO, G. F.; MOURA, E. F.; FARIAS NETO, J. T. de; SILVA, D. T. da. Diferenciação genética entre possíveis duplicatas no banco de germoplasma de mandioca da Embrapa Amazônia Oriental por meio de marcadores microssatélites. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA, 14., 2010, Belém, PA. Bolsista de iniciação científica: um aporte ao desenvolvimento da pesquisa agropecuária: anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2010. 1 CD-ROM. PIBIC 2010. PIBIC 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| 5. | | ALVIM, M. J.; OLIVEIRA, J. S. e; RAMALHO, G.; PADRECO, M. E.; GUIMARAES, R. B. Pastagem de azevem para producao de leite na epoca da seca. Revista dos Criadores, Sao Paulo, v.55, n.675, p.42-44, 1986.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 6. | | ALVIM, M. J.; OLIVEIRA, J. S. e; RAMALHO, G.; PADRECO, M. E.; GUIMARAES, R. B. Pastagem de azevem produz leite na seca. O Produtor de Leite, Rio de Janeiro, v.16, n.95, p.12-15, 1986.| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 7. | | ALVIM, M. J.; OLVEIRA, J. S. e; RAMALHO, G.; PADRECO, M. E.; GUIMARAES, R. B. Influencia de pasto de azevem (Lolium multiflorum Lam.) na producao de leite de vacas mesticas, na regiao do Alto Paranaiba, Minas Gerais. Brasilia: SBZ, 1987. p.221. In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 24., 1987, Brasilia. Anais...| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
| |
| 8. | | RAMALHO, G. F.; MOURA, E. F.; FARIAS NETO, J. T. de; PONTES, L. C. G. Variabilidade genética em acessos de mandioca amarela coletadas na Amazônia. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 15., 2011, Belém, PA. A ciência de fazer ciência: anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2011. 1 CD-ROM. PIBIC-2011.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| 9. | | MOURA, E. F.; FARIAS NETO, J. T. de; RAMALHO, G. F.; SILVA, D. T. da; SAMPAIO, J. E. Duplicatas no Banco de Germoplasma de mandioca da Embrapa Amazônia Oriental detectadas por marcadores microssatélites. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MANDIOCA, 14.; FEIRA BRASILEIRA DA MANDIOCA, 1., 2011, Maceió. Mandioca: fonte de alimento e energia: anais. Maceió: ABAM: SBM, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| 10. | | MOURA, E. F.; FARIAS NETO, J. T. de; SAMPAIO, J. E.; SILVA, D. T. da; RAMALHO, G. F. Identification of duplicates of cassava accessions sampled on the North Region of Brazil using microsatellite markers. Acta Amazonica, Manaus, v. 43, n. 4, p. 461-468, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| 11. | | RAMALHO, G. F.; MOURA, E. F.; SILVA, C. R. de S.; ALBUQUERQUE, P. S. B. de; PONTES, L. C. G.; SOUZA, L. S. Divergência genética entre acessos de macaxeira do BAG da Embrapa Amazônia Oriental por meio de marcadores microssatélites. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MANDIOCA, 14.; FEIRA BRASILEIRA DA MANDIOCA, 1., 2011, Maceió. Mandioca: fonte de alimento e energia: anais. Maceió: ABAM: SBM, 2011. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| 12. | | CUNHA, E. F. M.; SILVA, C. R. de S.; ALBUQUERQUE, P. S. B. de; RAMALHO, G. F.; PONTES, L. C. G.; FARIAS NETO, J. T. de. Molecular characterization of 'sweet' cassavas (Manihot esculenta) from a germplasm bank in Brazilian Eastern Amazonia. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 16, n. 1, p. 28-34, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
| |
| Registros recuperados : 12 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
|
Data corrente: |
30/09/2022 |
|
Data da última atualização: |
22/01/2024 |
|
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
|
Autoria: |
RAMALHO, G. L. S. |
|
Título: |
Detecção e rastreamento de múltiplos objetos utilizando redes profundas no contexto de mapeamento de formigueiros em plantação de Eucaliptos. |
|
Ano de publicação: |
2022 |
|
Fonte/Imprenta: |
2022. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada), Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Faculdade de Computação, Campo Grande, MS. |
|
Páginas: |
53 p. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
O setor da silvicultura possibilita o desenvolvimento econômico e ambiental, oferecendo emprego e renda para a população e auxiliando com a redução das mudanças climáticas. Segundo IBGE, no ano de 2019, a área de florestas cultivadas em todo o território nacional alcançara um total de 9,98 milhões de hectares. O cultivo de eucalipto representa aproximadamente 76%, equivalente a 7,61 milhões de hectares. Nas plantações florestais presentes no Brasil, uma das principais pragas e que afetam intensamente a produção, são as formigas cortadeiras. Esses insetos consomem muita vegetação, atacando diferentes as espécies de plantas e causando a desfolha até a morte da planta, independendo do tamanho dela, de mudas até árvores. Para o combater às formigas, são utilizados produtos químicos, juntamente com o monitoramento da plantação. É possível aplicar a detecção e o rastreamento de objetos em imagens das plantações, com o intuito de auxiliar no monitoramento da plantação e dos formigueiros. A detecção e o rastreamento dos objetos nesse estudo se encaixam no contexto do rastreamento de múltiplos objetos, Multiple Object Tracking (MOT). A tarefa do MOT refere-se na localização de múltiplos objetos, na sua identificação e no cálculo de suas trajetórias individuais, em uma sequência de imagens. Neste estudo foram avaliados três detectores de objetos, Faster R-CNN, RetinaNet e VFNet, juntamente com os métodos de rastreamento Tracktor, Byte Tracker Deep Sort, além da proposta de um método baseado no Método SORT, para rastreamento de formigueiros. As avaliações dos métodos de detecção e rastreamento de objetos foram realizadas, e o melhores resultados de rastreamento obtidos foram utilizando o detector RetinaNet que atingiu 0.817 de Average Precision (AP), 53.004 de Higher Order Tracking Accuracy (HOTA) com o método de rastreamento Byte Tracker, 47.120 de HOTA com o Método Proposto e 43.426 de HOTA com o Deep Sort. Apesar do Byte Tracker indicar resultado HOTA superior, o Método Proposto se destaca na contagem dos objetos, superando os outros métodos de rastreamento. MenosO setor da silvicultura possibilita o desenvolvimento econômico e ambiental, oferecendo emprego e renda para a população e auxiliando com a redução das mudanças climáticas. Segundo IBGE, no ano de 2019, a área de florestas cultivadas em todo o território nacional alcançara um total de 9,98 milhões de hectares. O cultivo de eucalipto representa aproximadamente 76%, equivalente a 7,61 milhões de hectares. Nas plantações florestais presentes no Brasil, uma das principais pragas e que afetam intensamente a produção, são as formigas cortadeiras. Esses insetos consomem muita vegetação, atacando diferentes as espécies de plantas e causando a desfolha até a morte da planta, independendo do tamanho dela, de mudas até árvores. Para o combater às formigas, são utilizados produtos químicos, juntamente com o monitoramento da plantação. É possível aplicar a detecção e o rastreamento de objetos em imagens das plantações, com o intuito de auxiliar no monitoramento da plantação e dos formigueiros. A detecção e o rastreamento dos objetos nesse estudo se encaixam no contexto do rastreamento de múltiplos objetos, Multiple Object Tracking (MOT). A tarefa do MOT refere-se na localização de múltiplos objetos, na sua identificação e no cálculo de suas trajetórias individuais, em uma sequência de imagens. Neste estudo foram avaliados três detectores de objetos, Faster R-CNN, RetinaNet e VFNet, juntamente com os métodos de rastreamento Tracktor, Byte Tracker Deep Sort, além da proposta de um método b... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Faster R-CNN; Redes neurais; VFNet. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/243128/1/TS-Deteccao-e-rastreamento-de-multiplos.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02772nam a2200157 a 4500
001 2147021
005 2024-01-22
008 2022 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aRAMALHO, G. L. S.
245 $aDetecção e rastreamento de múltiplos objetos utilizando redes profundas no contexto de mapeamento de formigueiros em plantação de Eucaliptos.$h[electronic resource]
260 $a2022. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada), Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Faculdade de Computação, Campo Grande$c2022
300 $a53 p.
520 $aO setor da silvicultura possibilita o desenvolvimento econômico e ambiental, oferecendo emprego e renda para a população e auxiliando com a redução das mudanças climáticas. Segundo IBGE, no ano de 2019, a área de florestas cultivadas em todo o território nacional alcançara um total de 9,98 milhões de hectares. O cultivo de eucalipto representa aproximadamente 76%, equivalente a 7,61 milhões de hectares. Nas plantações florestais presentes no Brasil, uma das principais pragas e que afetam intensamente a produção, são as formigas cortadeiras. Esses insetos consomem muita vegetação, atacando diferentes as espécies de plantas e causando a desfolha até a morte da planta, independendo do tamanho dela, de mudas até árvores. Para o combater às formigas, são utilizados produtos químicos, juntamente com o monitoramento da plantação. É possível aplicar a detecção e o rastreamento de objetos em imagens das plantações, com o intuito de auxiliar no monitoramento da plantação e dos formigueiros. A detecção e o rastreamento dos objetos nesse estudo se encaixam no contexto do rastreamento de múltiplos objetos, Multiple Object Tracking (MOT). A tarefa do MOT refere-se na localização de múltiplos objetos, na sua identificação e no cálculo de suas trajetórias individuais, em uma sequência de imagens. Neste estudo foram avaliados três detectores de objetos, Faster R-CNN, RetinaNet e VFNet, juntamente com os métodos de rastreamento Tracktor, Byte Tracker Deep Sort, além da proposta de um método baseado no Método SORT, para rastreamento de formigueiros. As avaliações dos métodos de detecção e rastreamento de objetos foram realizadas, e o melhores resultados de rastreamento obtidos foram utilizando o detector RetinaNet que atingiu 0.817 de Average Precision (AP), 53.004 de Higher Order Tracking Accuracy (HOTA) com o método de rastreamento Byte Tracker, 47.120 de HOTA com o Método Proposto e 43.426 de HOTA com o Deep Sort. Apesar do Byte Tracker indicar resultado HOTA superior, o Método Proposto se destaca na contagem dos objetos, superando os outros métodos de rastreamento.
653 $aFaster R-CNN
653 $aRedes neurais
653 $aVFNet
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
