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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
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
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
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
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
Use of images of leaves and fruits of apple trees for automatic identification of symptoms of diseases and nutritional disorders. Autoria: NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M.; NACHTIGALL, G. R. Rapid diagnosis ofsymptoms caused by pest attack, diseases and nutritional or physiological disorders in apple orchards is essential to avoid greater losses. This paper aimed to evaluate the efficienc... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017
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
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
A study on the detection of cattle in UAV images using deep learning. Autoria: BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T.; SANTOS, P. M. Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are being increasingly viewed as valuable tools to aid the management of farms. This kind of technology can be particularly useful in the context of extensive... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
On the robustness of SNPs filtering using computational intelligence. Autoria: ZONOVELLI, B.; BORGES, C. C. H.; ARBEX, W. A. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015

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