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	Provedor de dados Infoteca-e (10) Autor BARBEDO, J. G. A. (10) TIBOLA, C. S. (2) BAMBINI, M. D. (1) FERNANDES, J. M. C. (1) LIMA, M. I. P. M. (1) MOURA, M. F. (1) ROMANI, L. A. S. (1) SANTOS, T. T. (1) VAZ, G. J. (1) Mais... Palavra-chave Image analysis (5) Digital images (3) Plant diseases and disorders (3) Trigo (3) Doença de planta (2) Imagem digital (2) Imagens hiperespectrais (2) Near-infrared spectroscopy (2) Processamento de imagem (2) Wheat (2) Agricultura (1) Agriculture (1) Agroinformática (1) Alfafa (1) Algodão (1) Aprendizado profundo (1) Arroz (1) Automation (1) Automação laboratorial (1) Café (1) Mais... Tipo do documento Folhetos (8) Livros (1) Parte de livro (1) Ano 2021 (1) 2018 (3) 2016 (1) 2015 (2) 2014 (1) 2012 (2) Mais... País Brazil (10) Idioma Português (10)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 10 Primeira ... 1 ... Última Aplicação de imagens hiperespectrais na detecção de fungos e na predição de micotoxinas em grãos de trigo. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.; TIBOLA, C. S.; LIMA, M. I. P. M.. Estado da arte da detecção de doenças e micotoxinas em grãos de trigo utilizando imagens hiperespectrais. Métodos rápidos para detecção de giberela e predição do nível de DON. Discussão, tendências e perspectivas. Conclusões. Tipo: Parte de livro Palavras-chave: Espectroscopia de infravermelho próximo; Deoxinivalenol; Doenças em trigo; Detecção de giberela; Processamento de imagem; Imagens hiperespectrais; Image processing; Trigo; Micotoxina; Doença de Planta; Near-infrared spectroscopy; Wheat; Mycotoxins; Image analysis; Plant diseases and disorders. Ano: 2018 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1110202 Automação laboratorial. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Sistemas de Gerenciamento de Informações Laboratoriais. Armazenagem. Preparação. Transporte. Análise. Tendências da automação laboratorial. Inteligência. Garantia de qualidade. Padronização. Miniaturização. Automação Modular. Imageamento. Análise de Dados. Benefícios da Automação. Implantação. Fatores a Serem Considerados. Avaliação das Alternativas. Fatores chave para o sucesso do processo de automação. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Automação laboratorial; Gestão laboratorial; Sistema de informação laboratorial; Automation. Ano: 2012 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/930755 Detecção de Giberela em trigo usando processamento digital de imagens na banda do infravermelho próximo. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.; TIBOLA, C. S.; FERNANDES, J. M. C.. Dentre as principais doenças que atacam o trigo, a giberela é de particular interesse. Esta doença, além de causar perdas na produção, está associada também à presença da micotoxina chamada deoxinivalenol, a qual pode causar sérios problemas de saúde em pessoas e animais. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Grãos de trigo; Imagens hiperespectrais; Digital image processing; Wheat kernels; Cereal grains; Hyperspectral image; Trigo; Doença de planta; Fusariose; Giberela; Wheat; Digital images; Image analysis; Near-infrared spectroscopy; Fusarium head blight; Plant diseases and disorders. Ano: 2014 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1010672 Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Os objetivos deste documento são os seguintes: 1) identificar tais desafios e como eles foram tratados por diferentes autores ao longo das últimas décadas; e 2) servir como fonte de ideias para futuras pesquisas em segmentação automática e classificação de áreas agrícolas em imagens de sensoriamento remoto, com foco em dados de satélite compreendendo as bandas do infravermelho próximo e da luz visível. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Técnicas de aprendizado; Processamento de imagem; Área agrícola; Classificação de culturas; Identificação de objetos; Imagens de satélites; Sensoriamento Remoto; Milho; Trigo; Arroz; Soja; Alfafa; Algodão; Remote sensing; Image analysis; Rural areas. Ano: 2018 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1100597 Estado da arte das técnicas de contagem de elementos específicos em imagens digitais. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Contagem de células. Contagem de bactérias e/ou colônias de bactérias. Contagem de árvores. Contagem de pessoas. Contagem de frutas. Contagem de estruturas específicas em amostras de solo. Contagem de colônias de fungos. Contagem de pólen. Contagem de espigas. Contagem de cromossomos. Contagem de ovos de Aedes Aegypti. Contagem de defeitos em madeira. Contagem detos. Contagem de peixes. Contagem de grãos. Contagem de esperma. Contagem de parasitas de malária. Contagem de plâncton. Contagem de larvas. Contagem de lesões causadas por cisticercose. Contagens em ovários. Contagem de pontos fluorescentes em células. Contagem de biscoitos com defeito. Contagem de elementos geológicos extraplanetários. Contagem de sedimentos na urina. Contagem de partículas de... Tipo: Livros Palavras-chave: Imagem digital; Processamento digital de imagens; Visão computacional; Contagem de objetos; Digital images; Image analysis. Ano: 2012 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/930751 Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Resumo - Com o surgimento do aprendizado profundo, redes neurais novamente se tornaram opções vantajosas para lidar com uma variedade de problemas de classificação, especialmente quando imagens digitais estão envolvidas. A popularização desse tipo de técnica deu origem a uma comunidade ativa que tornou pública a maior parte das arquiteturas de aprendizado profundo desenvolvidas até o momento. Documentações completas e tutoriais detalhados associados a essas arquiteturas garantem que qualquer pessoa com conhecimentos básicos de programação é capaz de realizar os experimentos sem muito esforço. Como resultado, houve uma explosão no número de artigos aplicando aprendizado profundo a uma ampla gama de problemas. Apesar dos excelentes resultados alcançados por... Tipo: Folhetos Palavras-chave: Aprendizado profundo; Redes neurais; Classificação; Deep learning; Training; Agricultura; Agriculture; Neural networks; Classification. Ano: 2021 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1137938 Memórias do XI Congresso Brasileiro de Agroinformática: SBIAgro 2017. Infoteca-e MOURA, M. F.; ROMANI, L. A. S.; BARBEDO, J. G. A.; SANTOS, T. T.. Estas memórias são o registro do XI Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBI-Agro 2017), promovido pela Embrapa Informática Agropecuária e pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) por meio da Faculdade de Engenharia Agrícola, Instituto de Computação e Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Memórias; Agroinformática; Congresso. Ano: 2018 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1103177 Procedimentos para proteção da propriedade intelectual de programas de computador: práticas da Embrapa Informática Agropecuária. Infoteca-e BAMBINI, M. D.; VAZ, G. J.; BARBEDO, J. G. A.. Este documento tem por objetivo discutir os aspectos conceituais relacionados à proteção da propriedade intelectual envolvendo produtos de software e descrever as práticas da Embrapa Informática Agropecuária neste campo. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Propriedade intelectual; Programa de computador; Computer software; Intellectual property rights. Ano: 2015 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1037314 Uma ferramenta semiautomática para medição da área de lesões de Mancha Alvo em folhas de café. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Este documento apresenta uma ferramenta semiautomática que requer apenas algumas poucas interações com o usuário para medir lesões associadas com a doença mancha-alvo em folhas de café. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Processamento de imagem digital; Doença de planta; Café; Coffea Arábica; Plant diseases and disorders; Digital images; Image analysis. Ano: 2016 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1047609 Uso de dados multiespectrais e hiperespectrais na detecção, medição e diagnóstico de doenças na agricultura. Infoteca-e BARBEDO, J. G. A.. Este trabalho tem por objetivo descrever algumas das principais técnicas usando imagens e reflectâncias multiespectrais e hiperespectrais aplicadas à detecção e ao diagnóstico de doenças, fornecendo também algumas perspectivas futuras para esta área de pesquisa. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Hiperespectral; Multiespectral; Diagnóstico de doença; Imagem digital; Multispectral imagery; Hyperspectral imagery; Disease diagnosis. Ano: 2015 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1033095 Registros recuperados: 10 Primeira ... 1 ... Última

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