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Registros recuperados: 19 | |
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Zhao,Yun; Guindo,Mahamed L.; Xu,Xing; Shi,Xiang; Sun,Miao; He,Yong. |
ABSTRACT We propose a segmentation algorithm for raisin extraction. The proposed approach consists of the following aspects. Deep learning is used to predict the number of raisins in each connected region, and the shape features such as the roundness, area, X-axis value for the centroid, Y-axis value for the centroid, axis length and perimeter of each region will be used to establish the prediction model. Morphological analysis, based on edge parameters including the polar axis, polar angle and angular velocity, is applied to search for the suitable break points that are useful for identifying the dividing lines between two adjacent raisins. To make our segmentation more accurate, some machine-learning algorithms such as the random forest (RF), support... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Raisin extraction; Segmentation algorithm; Deep learning; Image analysis; Food quality grading. |
Ano: 2019 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162019000500639 |
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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 de periódico |
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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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 de periódico |
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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Barde, J.; Bonhommeau, Sylvain; Chassot, E.; Motah, B.. |
ollecting data on aquatic biodiversity is very challenging because of the difficulty to access underwater ecosystems. Over the years, field surveys have become easier and cheaper with the development of low cost electronics. Commercial and recreational vessels, including sailboats, can now substantially complement expensive scientific surveys and arrays of observation buoys deployed across the world oceans (Pesant et al., 2015, Karsenti et al., 2011). Meanwhile, a large variety of marine animals such as birds, mammals, and fish have become data collection platforms for both biological and environmental parameters through the advent of archival tags. It becomes obvious that data collection in coastal and high seas will become more popular and that citizen... |
Tipo: Text |
Palavras-chave: Citizen science; Ocean and coastal observing systems; Surfing; Action cameras; Coral reef mapping; Photogrammetry; Deep learning; R. |
Ano: 2018 |
URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00450/56164/57712.pdf |
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OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E.. |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Deep learning; Forage dry matter yield; High-throughput phenotyping; Brazilian pasture; Pastures. |
Ano: 2021 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1134302 |
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Thai-nghe, Nguyen; Thanh-hai, Nguyen; Chi Ngon, Nguyen. |
Global climate change and water pollution effects have caused many problems to the farmers in fish/shrimp raising, for example, the shrimps/fishes had early died before harvest. How to monitor and manage quality of the water to help the farmers tackling this problem is very necessary. Water quality monitoring is important when developing IoT systems, especially for aquaculture and fisheries. By monitoring the real-time sensor data indicators (such as indicators of salinity, temperature, pH, and dissolved oxygen - DO) and forecasting them to get early warning, we can manage the quality of the water, thus collecting both quality and quantity in shrimp/fish raising. In this work, we introduce an architecture with a forecasting model for the IoT systems to... |
Tipo: Text |
Palavras-chave: Forecasting model; Deep learning; Long-Short Term Memory (LSTM); Water quality indicators. |
Ano: 2020 |
URL: https://archimer.ifremer.fr/doc/00646/75836/76830.pdf |
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BOCK, C. H.; BARBEDO, J. G. A.; DEL PONTE, E. M.; BOHNENKAMP, D.; MAHLEIN, A. K.. |
Abstract. The severity of plant diseases, traditionally the proportion of the plant tissue exhibiting symptoms, is a key quantitative variable to know for many diseases and is prone to error. Good quality disease severity data should be accurate (close to the true value). Earliest quantification of disease severity was by visual estimates. Sensor-based image analysis including visible spectrum and hyperspectral and multispectral sensors are established technologies that promise to substitute, or complement visual ratings. Indeed, these technologies have measured disease severity accurately under controlled conditions but are yet to demonstrate their full potential for accurate measurement under field conditions. Sensor technology is advancing rapidly, and... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Inteligência artificial; Aprendizado de máquina; Dispositivo móvel; Tecnologias digitais; Aprendizado profundo; Precisão; Acurácia; Severidade da doença; Machine learning; Assessment; Sensor; Mobile device; Digital technologies; Deep learning; Phenotyping; Doença de Planta; Precision agriculture; Plant diseases and disorders; Artificial intelligence; Disease severity; Accuracy; Precision. |
Ano: 2020 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1122199 |
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FERREIRA SOBRINHO, P. A.; SANTOS, T. T.. |
RESUMO - A automação no contexto da agricultura é significativamente mais complexa do que em contextos urbanos e industriais. Devido à grande variabilidade das estruturas orgânicas, métodos cada vez mais complexos e rebuscados são necessários para um bom reconhecimento de padrões e detecção de imagens, tão necessários para a automação de processos produtivos de atividades ligadas à agropecuária. Contudo, devido à natureza das imagens naturais, existem poucas ferramentas capazes de anotá-las da forma desejada. Neste trabalho, desenvolvemos a Iboju, uma ferramenta de segmentação em imagem natural capaz de anotar, rápida e eficientemente, em imagens capturadas de ambientes naturais ligados à agropecuária, gerando caixas delimitadoras e máscaras do objeto... |
Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Segmentação; Aprendizagem profunda; Anotação de imagens; Agropecuária; Rede neural; Aprendizado de máquina; Deep learning; Segmentation; Image annotation; Neural networks. |
Ano: 2021 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135134 |
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SOUSA, R. de C. P. de; SMIDERLE, O. J.; COSTA, P. da. |
A tecnologia de visão artificial engloba uma série de métodos que podem ser empregados de forma individual ou integrados entre si para uso em várias áreas da ciência, principalmente em laboratórios, agilizando e inovando o processo de análises. No laboratório de sementes da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, em Roraima, existe um instrumento com sistema semi-automatizado, que utiliza-se dessa tecnologia para análise de sementes e plântulas. Possibilita a obtenção de imagens de alta resolução e, coleta ao mesmo tempo, ampla gama de informações por semente. No entanto, o referido instrumento, veio configurado/calibrado de fábrica apenas para algumas espécies de grãos/sementes, como milho, soja, tabaco e trigo. Mas, aceita nova configuração para... |
Tipo: Parte de livro |
Palavras-chave: Deep learning; SAS-PRO; Imagens; Nova metodologia. |
Ano: 2022 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1139497 |
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ALBUQUERQUE, R. W.; VIEIRA, D. L. M.; FERREIRA, M. E.; SOARES, L. P.; OLSEN, S. I.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; TYMUS, J. R. C.; BALIEIRO, C. P.; MATSUMOTO, M. H.; GROHMANN, C. H.. |
Na publicação: Luciana Spinelli Araujo. |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Deep learning; Drones; Remotely piloted aircraft; RGB; Tree crown heterogeneity index; Tree species; Cecropia; Photogrammetry; Species diversity; Vismia. |
Ano: 2022 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1140126 |
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SOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H.. |
RESUMO - 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. |
Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Visão computacional; Redes neurais; Aprendizado profundo; Rede SSD; Cultura da laranja; Deep learning; SSD network; Computer vision; Neural networks. |
Ano: 2021 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135159 |
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