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Registros recuperados: 29 | |
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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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RESENDE, M.; OLIVEIRA, A. C.. |
Uma das estratégias mais simples, embora pouco precisa, para programar irrigações é utilizar a média da evapotranspiração de referência (ETo), de uma série histórica de dados climáticos e através do método de balanço de água no solo. Com isso, é possível gerar um calendário de irrigações, com as respectivas datas e lâminas de água a serem aplicadas durante o ciclo da cultura. Desenvolveu-se um trabalho, com a cooperação da UFMG, com o objetivo de aumentar a precisão desse método, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) para ajustar e predizer a ETo diária, com base em uma série histórica de dados climáticos. Um experimento foi conduzido em duas épocas de plantio (27 de janeiro de 2003 e 02 de setembro de 2003), para testar a precisão desse método em... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Redes neurais; Cultura.; Evapotranspiração; Irrigação; Manejo; Milho.. |
Ano: 2005 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/488839 |
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CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o... |
Tipo: Separatas |
Palavras-chave: Redes neurais; Pastagens.; Sensoriamento Remoto.. |
Ano: 2008 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/339820 |
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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 de periódico |
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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SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T.. |
RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes... |
Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Detecção de frutos; Reconhecimento de Imagens; Aprendizagem profunda; Aprendizado de máquina; Redes neurais; Aprendizado supervisionado; Image Recognition; Fruit detection; Deep Learning; Learning machine; Viticultura; Viticulture; Neural networks. |
Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096173 |
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SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T.. |
RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e... |
Tipo: Anais e Proceedings de eventos |
Palavras-chave: Detecção de frutos; Redes neurais; Aprendizagem profunda; Detecção de uvas; Fruit detection; Deep Learning; Viticultura; Viticulture; Neural networks. |
Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1111590 |
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Silva,Aldo A. V. da; Silva,Inara A. F.; Teixeira Filho,Marcelo C. M.; Buzetti,Salatiér; Teixeira,Marcelo C. M.. |
Atualmente, novas técnicas de processamento de dados, tais como redes neurais, lógica nebulosa (fuzzy) e sistemas híbridos, são utilizadas para elaborar modelos de predição em sistemas complexos e estimar parâmetros desejados. Neste artigo investigou-se a habilidade de se desenvolver um modelo de inferência adaptativo neuro fuzzy para estimação da produtividade de trigo utilizando-se uma base de dados da combinação dos seguintes tratamentos: cinco doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1); três fontes (Entec, sulfato de amônio e ureia); duas épocas de aplicação de N (na semeadura ou em cobertura) e dois cultivares de trigo (E21 e IAC 370), avaliados durante dois anos, em Selvíria, MS. Através dos dados de entrada e saída o sistema de inferência neuro... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Triticum aestivum L.; Nitrogênio; Redes neurais; ANFIS; Sistemas híbridos. |
Ano: 2014 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014000200008 |
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TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F.. |
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados... |
Tipo: Artigo de periódico |
Palavras-chave: Redes neurais; Propriedades do solo; Modelos de predição; Transição espacial; Física do solo; Química do solo. |
Ano: 2006 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/15379 |
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Registros recuperados: 29 | |
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