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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
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
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
Iboju: uma ferramenta de anotação de imagens para treinamento de detectores. Autoria: 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 m... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
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
Cattle detection using oblique UAV images. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. Autoria: RIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. Este trabalho, tem como objetivo analisar a viabilidade do emprego de algoritmos computacionais por meio de redes neurais e visão computacional no processo de contagem de frutos através de imagens dig... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos. Autoria: SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J. Resumo - O processo de classificação de solos executado por especialistas é uma tarefa laboriosa, que envolve várias etapas de coleta e a aplicação de regras de classificação de acordo com o Manual do... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
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
Deep learning architectures for semantic segmentation and automatic estimation of severity of foliar symptoms caused by diseases or pests. Autoria: GONÇALVES, J. P.; PINTO, F. A. C.; QUEIROZ, D. M.; VILLAR, F. M. M.; BARBEDO, J. G. A.; DEL PONTE, E. M. Colour-thresholding digital imaging methods are generally accurate for measuring the percentage of foliar area affected by disease or pests (severity), but they perform poorly when scene illumination... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021

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