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dc.contributor.authorCERQUEIRA, L. M.
dc.contributor.authorSOUZA, K. X. S. de
dc.contributor.authorTERNES, S.
dc.contributor.authorCAMARGO NETO, J.
dc.date.accessioned2020-12-08T09:07:51Z-
dc.date.available2020-12-08T09:07:51Z-
dc.date.created2020-12-07
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
dc.identifier.isbn978-65-88414-00-2
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127731-
dc.descriptionResumo - 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.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectÁrvores de laranja
dc.subjectFaster-RCNN
dc.subjectDeep learning
dc.titleUsando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.nalthesaurusComputer vision
dc.subject.nalthesaurusNeural networks
dc.description.notesEvento online. CIIC 2020. No 20605.
dc.format.extent2p. 1-9.
riaa.ainfo.id1127731
riaa.ainfo.lastupdate2020-12-10 -02:00:00
dc.contributor.institutionLUIZ MIGUEL CERQUEIRA, Bolsista CNPq (PIBIC), IC/Unicamp; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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