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Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Autoria: 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 digita... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Classificação de imagens de sementes de soja coloridas pelo tetrazólio baseada em aprendizado profundo. Autoria: SOUZA JUNIOR, M.; FRANÇA-NETO, J. B.; SAITO, P. T. M.; BUGATTI, P. H. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. Autoria: CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. RESUMO. A laranja e seus derivados são um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, além de uma das cadeias produtivas que mais emprega mão de obra por hectare, o que mostra o alto grau de im... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja. Autoria: 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.... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Análise de desempenho da YOLO para detecção em tempo real de insetos-praga na soja. Autoria: TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. da; BARBEDO, J. G. A. Neste trabalho avaliamos a arquitetura You Only Look Once (YOLO) para detecção em tempo real de insetos-praga na soja. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja. Autoria: CERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J. Resumo - O Brasil é um país altamente dependente de sua agropecuária para a geração de Produto Interno Bruto (PIB). Entre os produtos de sua agricultura se destaca o de cultivo da laranja e seus deriv... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Sugarcane planting failure classification through deep learning approach in drone imagery. Autoria: LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. Este trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos obj... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Combination of remote sensing and artificial intelligence in fruit growing: progress, challenges, and potential applications. Autoria: FURUYA, D. E. G.; BOLFE, E. L.; PARREIRAS, T. C.; BARBEDO, J. G. A.; SANTOS, T. T.; GEBLER, L. Fruit growing is important in the global agricultural economy, contributing significantly to food security, job creation, and rural development. With the advancement of technologies, mapping fruits us... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. Autoria: 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 máquin... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
A review of artificial intelligence techniques for wheat crop monitoring and management. Autoria: BARBEDO, J. G. A. Artificial intelligence (AI) techniques, particularly machine learning and deep learning, have shown great promise in advancing wheat crop monitoring and management. However, the application of AI in... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2025

Mostrando 1 - 10 de 145 resultados.

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