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Counting cattle in UAV images: dealing with clustered animals and animal/background contrast changes. Author(s): 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 i... ... Repository: BDPA Publication year: 2020
Inovação no processo clássico de análise Morfométrica e caracterização de sementes de Espécies florestais: uso da tecnologia de visão Artificial. Author(s): SOUSA, R. de C. P. de; SMIDERLE, O. J.; COSTA, P. da A tecnologia de visão artificial engloba uma série de métodos que podem ser empregados de forma individual ou integrados entre si para uso em várias áreas da ciência, principalmente em laboratórios, a... ... Repository: BDPA Publication year: 2022
A review on the use of computer vision and artificial intelligence for fish recognition, monitoring, and management. Author(s): BARBEDO, J. G. A. Abstract: Computer vision has been applied to fish recognition for at least three decades. With the inception of deep learning techniques in the early 2010s, the use of digital images grew strongly, a... ... Repository: BDPA Publication year: 2022
Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning. Author(s): ALMEIDA, I. P.; FERNANDES, A.; PARREIRA, W. D.; OLIVEIRA, M. F. de; GUCKERT, K. S.; COELHO, D. K. 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2024
Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. Author(s): OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. Repository: BDPA Publication year: 2021
Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. Author(s): SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uv... ... Repository: BDPA Publication year: 2017
Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. Author(s): 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2022
Combination of remote sensing and artificial intelligence in fruit growing: progress, challenges, and potential applications. Author(s): 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2024
Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. Author(s): 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2018
Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks. Author(s): LOPES, F. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; PASSAFARO, T. L.; BRUNES, L. C.; COSTA, M. F. O. e; EIFERT, E. da C.; NARCISO, M. G.; ROSA, G. J. M.; LOBO, R. B.; BALDI, F. The goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating g... ... Repository: BDPA Publication year: 2020

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