Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja.
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 derivados, responsável por uma grande taxa de geração de renda e empregos no País, principalmente no triângulo mineiro e São Paulo. Este trabalho descreve o processamento de imagens digitais de frutos em árvores por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. Essa técnica tem potencial para, no futuro, auxiliar no processo de estimativa de produção, utilizado por produtores na formulação de estratégias e planejamento de vendas.
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2020-12-07
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| Subjects: | Visão computacional, Redes neurais, Aprendizado profundo, Árvores de laranja, Faster-RCNN, Deep learning, Computer vision, Neural networks, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127731 |
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| Summary: | 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 derivados, responsável por uma grande taxa de geração de renda e empregos no País, principalmente no triângulo mineiro e São Paulo. Este trabalho descreve o processamento de imagens digitais de frutos em árvores por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. Essa técnica tem potencial para, no futuro, auxiliar no processo de estimativa de produção, utilizado por produtores na formulação de estratégias e planejamento de vendas. |
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