Título:	Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja.
Autoria:	CERQUEIRA, L. M. SOUZA, K. X. S. de TERNES, S. CAMARGO NETO, J.
Afiliação:	LUIZ MIGUEL CERQUEIRA, Bolsista CNPq (PIBIC), IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2020
Referência:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
Páginas:	p. 1-9.
Conteúdo:	Resumo - O Brasil é um país altamente dependente de sua agropecuária para a geração de Produto Interno Bruto (PIB). Entre os produtos de sua agricultura se destaca o de cultivo da laranja e seus derivados, responsável por uma grande taxa de geração de renda e empregos no País, principalmente no triângulo mineiro e São Paulo. Este trabalho descreve o processamento de imagens digitais de frutos em árvores por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. Essa técnica tem potencial para, no futuro, auxiliar no processo de estimativa de produção, utilizado por produtores na formulação de estratégias e planejamento de vendas.
NAL Thesaurus:	Computer vision Neural networks
Palavras-chave:	Visão computacional Redes neurais Aprendizado profundo Árvores de laranja Faster-RCNN Deep learning
ISBN:	978-65-88414-00-2
Notas:	Evento online. CIIC 2020. No 20605.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)