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Autoria: 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... ... |
Autoria: SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T. RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por i... ... |
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... ... |
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... ... |
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Autoria: CORREA, D. V.; RAMOS, A. P. M.; OSCO, L. P.; JORGE, L. A. de C. A integração entre as áreas de sensoriamento remoto e machine learning tem permitido um avanço na forma de mapeamento de campos agrícolas e monitoramento de culturas. Este trabalho investiga a capacid... ... |
Autoria: LIMA, D. V.; DUTRA, M. V. F. Este primeiro volume traz as bases metodológicas da SE e os guias de aprendizagem que foram elaborados ao longo da formação, customizados para orientar as sistematizações realizadas nas Unidades da Em... ... |
Autoria: FREITAS, C. A. S. de; COSTA, C. A. G.; BEZERRA, F. M. L.; MONTENEGRO, A. A. T.; TEIXEIRA, A. dos S.
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