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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
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
Estimativa da altura de árvores de eucalipto desbastado em sistema agrossilvipastoril com rede neural artificial. Autoria: MORAES NETO, S. P. de; PULROLNIK, K.; VILELA, L. Resumo: Uma abordagem alternativa para modelar relações hipsométricas envolve a aplicação de redes neurais artificiais (RNAs). O objetivo geral deste trabalho foi verificar a viabilidade da utilização... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Comparando a eficiência de redes neurais convolutivas para detecção de frutos em pomares de laranja. Autoria: MOURA, G. B.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S. Este trabalho testa a eficiência da rede neural YOLOv8 para a detecção de objetos, com o propósito de obter uma estimativa de safra de laranjas mais precisa. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Marker effects and heritability estimates using additive-dominance genomic architectures via artificial neural networks in Coffea canephora. Autoria: SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SANT’ANNA, I. de C.; CAIXETA, E. T.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. L. da; ALKIMIM, E. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; SERÃO, N. V. L. Many methodologies are used to predict the genetic merit in animals and plants, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (AN... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022

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