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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSELZLEIN, D. A.
dc.contributor.authorRIBEIRO, C. M. A. A.
dc.contributor.authorGEBLER, L.
dc.contributor.authorPAULA FILHO, P. L. DE
dc.date.accessioned2024-11-28T13:47:25Z-
dc.date.available2024-11-28T13:47:25Z-
dc.date.created2024-11-28
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationIn: BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. C. de C.; VAZ, C. M. P.; PIRES, J. L. F.; GEBLER, L.; JORGE, L. A. de C.; INAMASU, R. Y. (ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar na era digital. São Carlos, SP: Cubo, 2024. seção 3, cap. 53, p. 476-481.
dc.identifier.isbn978-65-86819-38-0
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1169731-
dc.descriptionA coleta de imagens é uma importante ferramenta para a agricultura de precisão. Porém, certas culturas, como a da maçã, dificultam sua realização devido ao uso de telas de proteção antigranizo, o que dificulta a utilização de drones. Diante disso, foi elaborado um sistema para a coleta de 4.062 imagens usando-se uma câmera acoplada a um veículo de solo, em um pomar de maçãs localizado no campo experimental da Embrapa Uva e Vinho, em Vacaria, estado do Rio Grande do Sul, Brasil. As imagens foram posteriormente utilizadas na geração de uma imagem panorâmica que compreendesse toda a lateral das fileiras de árvores do pomar e também foram empregadas no treinamento de uma rede neural convolucional, que foi utilizada para a contagem das frutas nas imagens panorâmicas, na intenção de obter uma contagem próxima à real, para que uma estimativa de produção pudesse ser feita. A contagem, no entanto, não obteve resultados estáveis, necessitando aprimoramentos na geração da imagem panorâmica e no treinamento da rede neural. Contudo, o projeto demonstrou a viabilidade e aplicabilidade da ideia. Palavras-chave: agricultura de precisão; rede neural convolucional; imagem panorâmica. ABSTRACT Image collection is an important tool for precision agriculture. However, in certain crops, such as apples, anti-hail screens hinder the use drones for this collection. Therefore, a system was developed to collect 4062 images using a camera attached to a ground vehicle, in an apple orchard located in the experimental field of Embrapa Uva e Vinho, in Vacaria, state of Rio Grande do Sul, Brazil. The images were later used to generate a panoramic image that covered the entire side of the orchard’s tree rows. They were also used in a convolutional neural network training to count the fruits in the panoramic images and obtain a count close to the real one to be able to estimate the production. The count, however, did not obtain stable results, requiring improvements in the generation of the panoramic image and the training of the neural network. However, the project demonstrated the viability and applicability of the idea. Keywords: precision agriculture; convolutional neural network; panoramic image
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectRede neural convolucional
dc.subjectImagem panorâmica
dc.subjectConvolutional neural networke
dc.subjectPanoramic image
dc.titleSistema de coleta de imagens para previsão de produção em pomares de maçã.
dc.typeParte de livro
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisão
dc.subject.nalthesaurusPrecision agriculture
riaa.ainfo.id1169731
riaa.ainfo.lastupdate2024-11-28
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.4322/978-65-86819-38-0.1000026
dc.contributor.institutionDARLAN ALAOR SELZLEIN, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
dc.contributor.institutionCARLOS MOYSES ABRAHÃO AUZI RIBEIRO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁpor
dc.contributor.institutionLUCIANO GEBLER, CNPUVpor
dc.contributor.institutionPEDRO LUIZ DE PAULA FILHO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ.por
Aparece en las colecciones:Capítulo em livro científico (CNPUV)

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