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Classification of apple tree disorders using Convolutional Neural Networks. Autoria: NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M.; NACHTIGALL, G. R. Abstract?This paper studies the use of Convolutional Neural Networks to automatically detect and classify diseases, nutritional deficiencies and damage by herbicides on apple trees from images of thei... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2016
Fusing multi-season UAS images with convolutional neural networks to map tree species in Amazonian forests. Autoria: VERAS, H. F. P.; FERREIRA, M. P.; CUNHA NETO, E. M. da; FIGUEIREDO, E. O.; DALLA CORTE, A. P.; SANQUETTA, C. R. Remote sensing images obtained by unoccupied aircraft systems (UAS) across different seasons enabled capturing of species-specific phenological patterns of tropical trees. The application of UAS multi... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Classification of weeds in agricultural crops with ensembles of convolutional neural networks. Autoria: CARVALHO, V. M. de S.; GUEDES, E. B.; SALAME, M. F. A. Classificação de Ervas Daninhas em Culturas Agrícolas com Comitês de Redes Neurais Convolucionais. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. Autoria: 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. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images. Autoria: SANTOS, T. T.; GEBLER, L. Abstract. Computer vision methods based on convolutional neural networks (CNNs) have presented promising results on image-based fruit detection at ground-level for different crops. However, the integr... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
InsectCV: a system for insect detection in the lab from trap images. Autoria: CESARO JÚNIOR, T. de; RIEDER, R.; DI DOMÊNICO, J. R.; LAU, D. Advances in artificial intelligence, computer vision, and high-performance computing have enabled the creation of efficient solutions to monitor pests and identify plant diseases. In this context, we... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
A study on CNN-based detection of psyllids in sticky traps using multiple image data sources. Autoria: BARBEDO, J. G. A.; CASTRO, G. B. Abstract: Deep learning architectures like Convolutional Neural Networks (CNNs) are quickly becoming the standard for detecting and counting objects in digital images. However, most of the experiments... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Counting cattle in UAV images: dealing with clustered animals and animal/background contrast changes. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Redes neurais artificiais na classificação de imagens multitemporais da região cafeeira de Três Pontas, MG. Autoria: BOTELHO, T. G.; NAVARES, J. F.; VIEIRA, T. G. C.; ALVES, H. M. R. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2009
Fatores influentes na evapotranspiração de referência na região do Oeste Baiano. Autoria: GUIMARAES, D. P.; LANDAU, E. C.; BRANDAO, G. R. A região do MATOPIBA, acrônimo das siglas dos estados do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia é uma nova fronteira agrícola do Brasil cuja exploração deu-se a partir de meados da década de 1980 em área... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019

Mostrando 1 - 10 de 46 resultados.

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