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1.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, E. F. dos. Avaliação da cobertura de gordura de novilhas e vacas usando visão computacional. 2021. 46 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal do Mato Grosso, Sinop, MT. Orientador: Luciano Bastos Lopes, CPAMT; Co-Orientadora: Laurimar Gonçalves Vendrusculo, CNPTIA.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agrossilvipastoril.
Data corrente:  04/01/2022
Data da última atualização:  04/01/2022
Tipo da produção científica:  Orientação de Tese de Pós-Graduação
Autoria:  SANTOS, E. F. dos.
Afiliação:  ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT.
Título:  Avaliação da cobertura de gordura de novilhas e vacas usando visão computacional.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  2021. 46 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal do Mato Grosso, Sinop, MT.
Idioma:  Português
Notas:  Orientador: Luciano Bastos Lopes, CPAMT; Co-Orientadora: Laurimar Gonçalves Vendrusculo, CNPTIA.
Conteúdo:  Resumo: Embora haja procura por carne magra, essa não se sobrepõe à importância da cobertura de gordura em sua função de preservar as características organolépticas da carne durante o processo de resfriamento. Mudanças estruturais e processos bioquímicos que acontecem nas primeiras 24h post morte impactam diretamente a qualidade da carne, e a cobertura de gordura subcutânea minimiza esse impacto, agregando valor ao produto final. Porém, os métodos de avaliação classificam as carcaças de acordo a qualidade de acabamento, não quanto ao percentual da carcaça protegida pela cobertura de gordura. O objetivo deste estudo foi avaliar métodos de visão computacional para estimar a cobertura de gordura em carcaças bovinas, além de verificar a relação da cobertura de gordura com o sistema de classificação SEUROP. Uma rotina de processamento de vídeo em tempo real foi proposta para calcular o percentual de cobertura de gordura subcutânea. O método conseguiu mapear as regiões da carcaça coberta com gordura com 98% de precisão. As classificações apresentaram baixa correlação com o percentual de cobertura de gordura (𝑅 2 = 0,3 para o sistema do frigorífico e 𝑅 2 = 0,6 sistema SEUROP), também houve baixa concordância entre as avaliações dos quatros especialistas (Kappa < 0,3). Por fim, foi proposto um modelo de deep learning para realizar a classificação do frigorífico, modelo apresentou 82% de acurácia. | Abstract: Although there is a demand for lean meat, this does not out... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Acabamento; Classificação computadorizada; Cow finishing; Processamento de imagem; Processamento de video; Segmentação de imagem; Visão computacional.
Thesagro:  Automação; Carcaça; Novilho; Vaca.
Thesaurus NAL:  Automation; Computer vision; Cows; Finishing; Image analysis; Image processors.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229944/1/2021-cpamt-lbl-avaliacao-cobertura-gordura-novilha-vaca-visao-computacional.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229946/1/TS-ELTON-FERNANDES-DOS-SANTOS-2021.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA21137 - 1UPATS - DD
CPAMT1688 - 1UPCTS - DD
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