Data/hora: 21/06/2024 11:00:15

Biblioteca(s): 	Embrapa Pantanal.	
Data corrente: 	24/10/1995	
Data da última atualização: 	06/11/2020	
Autoria: 	WEBER, V. A. M.; WEBER, F. de L.; OLIVEIRA, A. da S.; ASTOLFI, G.; MENEZES, G. V.; PORTO, J. V. de A.; REZENDE, F. P. C.; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; MATEUS, R. G.; ARAÚJO, T. L. A. C. de; SILVA, L. O. C. da; QUEIROZ, E. Q, A. de; ABREU, U. G. P. de; GOMES, R. da C.; PISTORI, H.	
Afiliação: 	VANESSA APARECIDA MORAES WEBER, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FABRICIO DE LIMA WEBER, ederal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; ADAIR DA SILVA OLIVEIRA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GILBERTO ASTOLFI, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; GEAZY VILHARVA MENEZES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; JOÃO VITOR DE ANDRADE PORTO, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; FÁBIO PRESTES CESAR REZENDE, Universidade Católica Dom Bosco, UCDB; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; EDSON TAKASHI MATSUBARA, Federal University of Mato Grosso do Sul, UFMS; RODRIGO GONÇALVES MATEUS, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; THIAGO LUÍS ALVES CAMPOS DE ARAÚJO, Federal University of Ceara, UFC; LUIZ OTAVIO CAMPOS DA SILVA, Federal University of Ceara, UFC; EDUARDO QUIRINO ARGUELHO DE QUEIROZ, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; RODRIGO DA COSTA GOMES, Federal Institute of Education, Science and Technology of Mato Grosso do Sul, IFMS; HEMERSON PISTORI, Universidade Catolica Dom Bosco, UCDB.	
Título: 	Cattle weight estimation using active contour models and regression trees Bagging .	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	Computers and Electronics in Agriculture, v.179, 105804, p. 1-12, dec, 2020.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Monitoring the weight of beef cattle is important for productive strategies. The main goal of this work was to automatically extract measurements from 2D images of the dorsal area of Nellore cattle to estimate the weight of these cattle using regression algorithms. For this purpose, Euclidean distances from points generated by the Active Contour Model, together with features obtained from the dorsal Convex Hull, were selected. These were submitted to Bagging, Regression by Discretization and Random Forest algorithms for analysis of the predicted error metrics. The Bagging algorithm showed the best results, with Mean Absolute Error (MAE) of 13.44 kg (2.76), Square Root of the Mean Error (RMSE) of 15.88 kg (2.86), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.27% and correlation coefficient at 0.75.	
Thesagro: 	Gado de Corte; Ganho de Peso; Pecuária.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Livestock production; Weight control.	
Categoria do assunto: 	L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal	
Registro original: 	Embrapa Pantanal (CPAP)	
Exemplares: 	CPAP - (30420-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS