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Título: Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo.
Autoria: CAMARGO NETO, J.
TERNES, S.
SOUZA, K. X. S. de
YANO, I. H.
QUEIROS, L. R.
Afiliação: JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA.
Ano de publicação: 2019
Referência: In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
Páginas: p. 312-321.
Conteúdo: RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de impacto econômico e social desta cultura para o país. Uma estimativa de produção eficiente pode auxiliar os produtores tanto no manejo de sua lavoura quanto na adoção de estratégias de vendas com a indústria. Este trabalho descreve o processo de treinamento e teste de uma rede neural de aprendizado profundo para a detecção e contagem de frutos verdes a partir de imagens digitais de pés de laranja obtidas no campo. Os resultados para as imagens de teste apresentaram índice de mais de 90% de precisão, com cerca de 90% de revocação para a rede neural. Isso indica que a metodologia utilizada é bastante promissora.
Thesagro: Laranja
NAL Thesaurus: Computer vision
Neural networks
Digital images
Citrus
Palavras-chave: Visão computacional
Aprendizado profundo
Rede neural de aprendizado profundo
Yolo-v3
Citros
Imagem digital
Contagem de frutos verdes
Deep learning
ISBN: 978-65-00-10242-0
Notas: Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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