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| Registros recuperados : 101 | |
| 7. |  | ECKSTEIN, C.; RODRIGUES, R. O.; LOPES, L. B. Ocorrencia de aglutininas anti- leptospira spp. em fêmeas bovinas abatidas em abatedouro frigorífico em colíder, Mato Grosso IN: Semana Acadêmica - Sinop/2014, 1., 2014,Sinop, MT. Resumos... I Semana Acadêmica - Sinop/2014, III Jornada Científica da Embrapa Agrossilvipastoril, Seminário Integrador PIBID e Tutoria, Mostra de Ensino e Extensão. Brasília, DF : Embrapa, 2014. p. 138 1| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 8. | | FARIA, E. F.; KRAMBECK, D. R.; LOPES, L. B. Recuperação de larvas de nematóides tricostrongilídeos em sistemas de integração pecuária-floresta IN: Semana Acadêmica - Sinop/2014, 1., 2014,Sinop, MT. Resumos... I Semana Acadêmica - Sinop/2014, III Jornada Científica da Embrapa Agrossilvipastoril, Seminário Integrador PIBID e Tutoria, Mostra de Ensino e Extensão. Brasília, DF : Embrapa, 2014. p. 139 1| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 11. | | MANDARINO, R. A.; BARBOSA, F. A.; OLIVEIRA, V. T. de; BICALHO, F. L.; LOPES, L. B. Avaliação da adoção de boas práticas agropecuárias e indicadores de sustentabilidade em sistemas de pecuária de corte na Amazônia. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 140-144.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 12. | | MANDARINO, R. A.; BARBOSA, F. A.; OLIVEIRA, V. T. de; BICALHO, F. L.; LOPES, L. B. Avaliação da adoção de boas práticas agropecuárias e indicadores de sustentabilidade em sistemas de pecuária de corte na Amazônia. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 5, cap. 1, p. 367-370.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 13. | | RODRIGUES, K.; LOPES, L. B.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ZOLIN, C. A. Ambiência e conforto térmico em sistemas integrados. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 2.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 7., 2018. Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2018. p. 83-87.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 15. | | CARNEVALLI, R. A.; LOPES, L. B.; SHIRATSUCHI, L. S.; TONINI, H. Base experimental de sistemas integrados de produção de leite. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 4, cap. 24, p. 311-315.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Gado de Leite; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 17. | | MICHETTI, M.; REIS, J. C. dos; KAMOI, M. Y. T.; LOPES, L. B. Avaliação da existência de transmissão regional de preço do leite pago ao produtor no estado de Mato Grosso. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 59.; ENCONTRO BRASILEIRO DE PESQUISADORES EM COOPERATIVISMO, 6., 2021, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: UnB, 2021. Sober 2021, EBPC 2021. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| Registros recuperados : 101 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/01/2022 |
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Data da última atualização: |
11/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
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Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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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. |
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ISBN: |
978-65-87380-70-4 |
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Idioma: |
Português |
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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 |
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Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aA 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.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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