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A study on the detection of cattle in UAV images using deep learning. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T.; SANTOS, P. M..
Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are being increasingly viewed as valuable tools to aid the management of farms. This kind of technology can be particularly useful in the context of extensive cattle farming, as production areas tend to be expansive and animals tend to be more loosely monitored. With the advent of deep learning, and convolutional neural networks (CNNs) in particular, extracting relevant information from aerial images has become more effective. Despite the technological advancements in drone, imaging and machine learning technologies, the application of UAVs for cattle monitoring is far from being thoroughly studied, with many research gaps still remaining. In this context, the objectives of this study were threefold: (1) to...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Veículo aéreo não tripulado; Redes neurais; Drone; Aprendizado profundo; Convolutional neural networks; Deep learning; Canchim breed; Nelore breed; Gado de Corte; Gado Canchim; Gado Nelore; Cattle; Unmanned aerial vehicles.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1116449
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Acesso aberto à informação de solos brasileiros. Repositório Alice
OLIVEIRA, C. T. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; KOENIGKAN, L. V..
O objetivo deste trabalho foi demonstrar as formas de acesso aos dados e as etapas para a realização de consultas públicas, via Internet.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Solo; Sistema de Informação de Solos; Classificação de solo; Pedologia; Soil science; Soil classification.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/996274
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Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F..
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Processamento de imagem; Deep learning; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases; Image analysis.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1094883
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Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F..
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each imag e was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093944
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Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F..
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1097219
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Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F..
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each imag e was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093910
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Aplicações da tecnologia de identificação por radio frequência (RFID) na pesquisa e produção agropecuária. Repositório Alice
KOENIGKAN, L. V.; NARCISO, M. G..
Este artigo mostra o que vem a ser a tecnologia RFID, isto é, seus componentes, forma de funcionamento, aplicações e vantagens desta tecnologia. Muitas são as aplicações da tecnologia RFID e algumas destas aplicações no domínio agropecuário serão mostradas neste trabalho.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Radio Frequency Idendification (RFID); Informação na agropecuária; Leitura de uma tag; Rastreabilidade em bovinos; Rastreabilidade de alimentos; Tags; Tecnologia da informação (TI); Tecnologia RFID.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512655
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Aplicações da tecnologia de identificação por radio frequência (RFID) na pesquisa e produção agropecuária. Repositório Alice
KOENIGKAN, L. V.; NARCISO, M. G..
Este artigo mostra o que vem a ser a tecnologia RFID, isto é, seus componentes, forma de funcionamento, aplicações e vantagens desta tecnologia. Muitas são as aplicações da tecnologia RFID e algumas destas aplicações no domínio agropecuário serão mostradas neste trabalho.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Radio Frequency Idendification (RFID); Informação na agropecuária; Vantagens da tecnologia RFID; Usos da tecnologia; Funcionamento da tecnologia RFID; Leitura de uma tag; Rastreabilidade em bovinos; Rastreabilidade de alimentos; Tags; Tecnologia da informação (TI)..
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/578673
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Biblioteca de componentes de documentos para desenvolvimento de sistemas web. Repositório Alice
NOUHRA, B. B. C.; KOENIGKAN, L. V..
Visando à melhoria no planejamento e na execução das ações de TI na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) de maneira a consolidar a importância estratégica desta área, foi criado o I Plano Diretor de Tecnologia da Informação (PDTI). O PDTI I, feito para os anos de 2010 e 2011, definiu as práticas de desenvolvimento de software da Embrapa por meio do Modelo Corporativo de Processos de Software da Embrapa (MCPSE) e a padronização das arquiteturas tecnológicas. O MCPSE consiste na determinação de processos de software e no apoio ao seu desenvolvimento, possuindo as seguintes fases: planejamento, construção (versão) e encerramento (COELHO et al., 2014). Ele foi criado a partir da definição dos seguintes elementos: atividades, papéis, produtos...
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Engenharia de software; Desenvolvimento de sistemas; Gerenciamento de projetos; Documentação de software.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1009748
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Busca de cultivares através de filtros orientados às características da cultura. Repositório Alice
ALBERTONI FILHO, L. H.; KOENIGKAN, L. V..
O trabalho realizado sobre o módulo cultivares visa obter a s informações publicadas pelo Ministério da Agricultura, sobre os cultivares inscritos no Zoneamento Agrícola de cada Unidade da Federação. Estes dados, hoje disponíveis de maneira restrita, deverão ser de fácil acesso para qualquer usuário da internet. O módulo também deve atingir amplamente qualquer tipo de produtor do setor produtivo, pois está vinculado ao projeto WebAgritec, que é sistema inteligente para organizar as informações sobre as cadeias produtivas do agronegócio, facilitando a tomada de decisão.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Informações de culturas; Projeto WebAgritec; Zoneamento Agrícola; Busca de cultivares.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/868822
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Cattle detection using oblique UAV images. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, P. M..
The evolution in imaging technologies and artificial intelligence algorithms, coupled with improvements in UAV technology, has enabled the use of unmanned aircraft in a wide range of applications. The feasibility of this kind of approach for cattle monitoring has been demonstrated by several studies, but practical use is still challenging due to the particular characteristics of this application, such as the need to track mobile targets and the extensive areas that need to be covered in most cases. The objective of this study was to investigate the feasibility of using a tilted angle to increase the area covered by each image. Deep Convolutional Neural Networks (Xception architecture) were used to generate the models for animal detection. Three experiments...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Aprendizado profundo; Veículos aéreos não tripulados; Convolutional neural network; Deep learning; Gado; Unmanned aerial vehicles; Cattle.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127885
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Conversão de aplicativo de MATrix LABoratory (MATLAB) para C++. Repositório Alice
CARVALHO, V. de; BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V..
2013
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Contagem de objetos em imagens.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/981999
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Counting cattle in UAV images: dealing with clustered animals and animal/background contrast changes. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, P. M.; RIBEIRO, A. R. B..
Abstract: The management of livestock in extensive production systems may be challenging, especially in large areas. Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to collect images from the area of interest is quickly becoming a viable alternative, but suitable algorithms for extraction of relevant information from the images are still rare. This article proposes a method for counting cattle which combines a deep learning model for rough animal location, color space manipulation to increase contrast between animals and background, mathematical morphology to isolate the animals and infer the number of individuals in clustered groups, and image matching to take into account image overlap. Using Nelore and Canchim breeds as a case study, the proposed approach yields...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais; Rede neural convolucional; Veículo aéreo não tripulado; Canchim breed; Nelore breed; Convolutional neural networks; Mathematical morphology; Deep learning mode; Gado de Corte; Gado Nelore; Gado Canchim; Unmanned aerial vehicles; Neural networks.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1121664
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Desenvolvimento do módulo de consulta CSV para o Sistema de Informação de Solos Brasileiros. Repositório Alice
BERTI, V. A. C.; KOENIGKAN, L. V.; OLIVEIRA, S. R. de M..
O Sistema de Informação de Solos Brasileiros (BD Solos), foi desenvolvido em linguagem PHP (PHP..., 2012) e a arquitetura é organizada de forma que as consultas sejam realizadas em três etapas: ?Seleção de Atributos?, ?Seleção de Filtros? e ?Seleção e exibição de Resultados?. Para tanto, o sistema é dotado de funcionalidades que permitem ao usuário realizar as consultas seguindo as etapas pré-estabelecidas.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistema de informação de solos; Information systems.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/954475
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Estudos para um controlador de código-aberto em imageador de custo acessível para fenotipagem de plantas. Repositório Alice
MORETO, P.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T..
bitstream/item/216892/1/PC-Estudos-controlador-SBIAGRO-2019.pdf
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Fenotipagem de plantas; Imageador eletromecânico.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125728
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Greenhouse gases dynamics in brazilian forests. Repositório Alice
HIGA, R. C. V.; ZANATTA, J. A.; MEIRELLES, M. L.; RODRIGUES, R. de A. R.; WINCKLER-SOSINSKI, L.T.; KOENIGKAN, L. V.; PELLEGRINO, G. Q.; OLIVEIRA, A. F. de; BOLFE, E. L..
2011
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Florestas.
Ano: 2011 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/919429
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Hardware e software abertos para imageamento automatizado em fenotipagem de plantas. Repositório Alice
MORETO, P.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T..
RESUMO - A fenotipagem de plantas por imagem busca escanear espécies vegetais para avaliação de características observáveis do organismo que são geradas pela interação entre genes e fatores ambientais. Em virtude do maquinário automatizado para fenotipagem de plantas ter um alto custo, são necessárias soluções acessíveis para permitir uma adoção maior por vários laboratórios. Pensando nisso, aqui descrevemos como foi projetado um imageador eletromecânico com controle eletrônico de valor reduzido, capaz de movimentar uma câmera digital ao redor de plantas em vasos e captar imagens com o objetivo de produzir modelos tridimensionais. Como parte constituinte do projeto, foi elaborado um firmware em linguagens Python e C, estabelecido em um Raspberry Pi em...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Fenotipagem de plantas; Custo acessível; Código aberto; Hardware aberto; Impressão 3D; Plant phenotyping; Affordable cost; Open source; Open hardware; 3D printing.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127727
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In silico phylogenetic and virulence gene profile analyses of avian pathogenic Escherichia coli genome sequences. Repositório Alice
ROJAS, T. C. G.; MALUTA, R. P.; KOENIGKAN, L. V.; SILVEIRA, W. D. da.
Avian pathogenic Escherichia coli (APEC) infections are responsible for significant losses in the poultry industry worldwide. A zoonotic risk has been attributed to APEC strains because they present similarities to extraintestinal pathogenic E. coli (ExPEC) associated with illness in humans, mainly urinary tract infections and neonatal meningitis. Here, we present in silico analyses with pathogenic E. coli genome sequences, including recently available APEC genomes. The phylogenetic tree, based on multi-locus sequence typing (MLST) of seven housekeeping genes, revealed high diversity in the allelic composition. Nevertheless, despite this diversity, the phylogenetic tree was able to cluster the different pathotypes together. An in silico virulence gene...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Árvore filogenética; Avian pathogenic Escherichia coli; Tipagem de sequência multilocus; Análise in silico; Genes associados à virulência; Multi-locus Sequence Typing; Phylogenetic tree; Virulence genes; Escherichia coli.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1077504
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Manual on-line do sistema Agritempo versão 2.0. Infoteca-e
BAMBINI, M. D.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S.; OTAVIAN, A. F.; KOENIGKAN, L. V.; EVANGELISTA, S. R. M..
Este manual tem por objetivo apresentar, de forma clara e objetiva, as funcionalidades da versão 2.0 do Sistema de Monitoramento Agrometeorológico (Agritempo), a fim de que sejam facilmente compreendidas e utilizadas por seus usuários.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Agritempo; Sistema de Monitoramento Agrometeorológico; Dado agrometeorológico; Previsão do tempo; Agrometeorologia; Weather forecasting; Agrometeorology.
Ano: 2015 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1021735
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Metodologia para o mapeamento georeferenciado da aplicação de chuva artificial em área de plantio com base no uso de vasão computacional. Repositório Alice
CRUVINEL, P. E.; OLIVEIRA, V. A.; KOENIGKAN, L. V.; BRESSAN, G. M.; PARISI, F.; MANTOVANI, E. C..
Nos últimos anos o monitoramento das condições das culturas agrícolas tem recebido atenção especial e uma maior ênfase tem sido colocada na identificação de deficiências nutricionais em plantas, na ocorrência de pragas e doenças, na classificação e quantificação de plantas daninhas e na otimização de impactos causados pelo uso excessivo de insumos. Neste contexto as práticas de agricultura de precisão vêm sendo valorizadas. Neste trabalho é apresentada uma metodologia que auxilia o mapeamento georeferenciado da aplicação de pesticidas em áreas de plantio com base no uso de visão computacional. A técnica é baseada no uso de imagens digitais para a contagem de gotas de chuva artificial por correlação de padrões no domínio da freqüência, no uso de krigeagem...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Chuva artificial; Agricultura de precisão; Visão computacional.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/488769
Registros recuperados: 29
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