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dc.contributor.authorCAMARGO NETO, J.
dc.contributor.authorTERNES, S.
dc.contributor.authorSOUZA, K. X. S. de
dc.contributor.authorYANO, I. H.
dc.contributor.authorQUEIROS, L. R.
dc.date.accessioned2020-10-22T09:14:19Z-
dc.date.available2020-10-22T09:14:19Z-
dc.date.created2020-10-21
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
dc.identifier.isbn978-65-00-10242-0pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125722-
dc.descriptionRESUMO. 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.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectRede neural de aprendizado profundo
dc.subjectYolo-v3
dc.subjectCitros
dc.subjectImagem digital
dc.subjectContagem de frutos verdes
dc.subjectDeep learning
dc.titleUso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroLaranja
dc.subject.nalthesaurusComputer vision
dc.subject.nalthesaurusNeural networks
dc.subject.nalthesaurusDigital images
dc.subject.nalthesaurusCitrus
dc.description.notesOrganizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
dc.format.extent2p. 312-321.
riaa.ainfo.id1125722
riaa.ainfo.lastupdate2020-10-22 -03:00:00
dc.contributor.institutionJOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; LEONARDO RIBEIRO QUEIROS, CNPTIA.
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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