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Deep learning for soybean monitoring and management. Autoria: BARBEDO, J. G. A. This review characterizes the current state of the art of deep learning applied to soybean crops, detailing the main advancements achieved so far and, more importantly, providing an in-depth analysis... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning. Autoria: OLIVEIRA, M. F. de Pasture degradation is a significant challenge in livestock farming in Brazil, affecting the environmental and economic sustainability of the sector. Solutions that help manage pasture areas are cruci... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Uso de deep learning e machine learning para o mapeamento de sistemas agroflorestais. Autoria: SILVA, G. B. S. da; BOLFE, E. L. Sistemas Agroflorestais (SAFs) são técnicas agrícolas que podem associar culturas florestais, frutíferas e agrícolas, além de animais, visando a sustentabilidade ambiental, especialmente em regiões tr... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2025
A review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock. Autoria: PEREIRA, L. G. R. In livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Detecting aquaculture with deep learning in a low-data setting. Autoria: UMMUS, M. E. Aquaculture is growing rapidly in the Amazon basin and detailed spatial information is needed to understand the trade-offs between food production, economic development, and environmental impacts. Lar... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Mapping integrated crop–livestock systems using fused Sentinel-2 and PlanetScope time series and deep learning. Autoria: ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M. The main objective of this research was to develop a method for mapping ICLS using deep learning algorithms applied on Satellite Image Time Series (SITS) data cubes, which consist of Sentinel-2 (S2) a... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
A study on the detection of cattle in UAV images using deep learning. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
Sugarcane planting failure classification through deep learning approach in drone imagery. Autoria: 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
Deep learning regression approaches applied to estimate tillering in tropical forages using mobile phone images. Autoria: SANTOS, M. F.; JANK, L. We assessed the performance of Convolutional Neural Network (CNN)-based approaches using mobile phone images to estimate regrowth density in tropical forages. We generated a dataset composed of 1124 l... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Diagnostico automático de ceratoconjuntivite infecciosa bovina por meio de imagens termográficas e deep learning. Autoria: DOMINGUES, R.; GASPAR, E. B.; CARDOSO, F. F. A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) e a doença ocular com maior incidência em bovinos no mundo, causando perdas no rebanho e prejuízos ao produtor. Atualmente, o diagnostico para CIB e realiz... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020

Mostrando 1 - 10 de 176 resultados.

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