Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1077535
Título: | Detecção de frutos em campo por aprendizado de máquina. |
Autoria: | SANTOS, A. A. dos![]() ![]() SANTOS, T. T. ![]() ![]() |
Afiliação: | ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPq; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
Ano de publicação: | 2017 |
Referência: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017. |
Páginas: | p. 1-9. |
Conteúdo: | RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos utilizando diferentes descritores e classificadores foram estudados. Uma base de dados de 1.830 imagens contendo exemplos de bagas de uva e outros padrões foi criada e manualmente anotada. Testes quantitativos demonstraram a identificação automática de bagas de uva com 79% de precisão através da utilização Máquinas de Vetores de Suporte com descritores HOG (Histograma de Gradientes Orientados). Esses resultados evidenciam que a detecção automática de frutos em viticultura possível e pode ser aplicada em metodologias de previsão de safra e em sistemas de agricultura de precisão. |
Thesagro: | Uva Viticultura |
NAL Thesaurus: | Artificial intelligence Image analysis Viticulture |
Palavras-chave: | Aprendizado de máquina Reconhecimento de imagens Image recognition Machine learning |
Digital Object Identifier: | 978-85-7029-141-7 |
Notas: | CIIC 2017. Nº 17603. |
Tipo do material: | Artigo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA)![]() ![]() |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
PLDeteccaoCIIC.pdf | 958.08 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |