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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSOUSA, M. A. de
dc.contributor.authorSOUZA, K. X. S. de
dc.contributor.authorCAMARGO NETO, J.
dc.contributor.authorTERNES, S.
dc.contributor.authorYANO, I. H.
dc.date.accessioned2021-10-08T02:12:10Z-
dc.date.available2021-10-08T02:12:10Z-
dc.date.created2021-10-07
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610.
dc.identifier.isbn978-65-994972-0-9
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135159-
dc.descriptionRESUMO - A agropecuária é uma das mais importantes fontes de riqueza no Brasil. Dentro desse contexto, se destaca o cultivo das laranjas, principalmente na região de São Paulo e do Triângulo Mineiro. Infelizmente, o processo de estimativa da quantidade de frutos é custoso, assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar por meio de visão computacional e de aprendizado profundo se essas técnicas geram resultados satisfatórios para identificar os frutos por fotografias. Caso apresente um bom desempenho, esta tecnologia poderá ser utilizada para prever a quantidade de laranjas em árvores.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectRedes neurais
dc.subjectAprendizado profundo
dc.subjectRede SSD
dc.subjectCultura da laranja
dc.subjectDeep learning
dc.subjectSSD network
dc.titleUsando a rede neural SSD 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 2021.
riaa.ainfo.id1135159
riaa.ainfo.lastupdate2021-10-07
dc.contributor.institutionMARIANA ALVES DE SOUSA, BOLSISTA CNPQ (PIBIC); KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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