Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas.
| dc.contributor | MARCOS GABRIEL BARBOZA DURÉ DIAZ, Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. | |
| dc.creator | DIAZ, M. G. B. D. | |
| dc.creator | SANTOS, T. T. | |
| dc.date | 2020-12-08T09:06:10Z | |
| dc.date | 2020-12-08T09:06:10Z | |
| dc.date | 2020-12-07 | |
| dc.date | 2020 | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-07T04:16:28Z | |
| dc.description | RESUMO - A compreensão de cenas tridimensionais na agricultura é de interesse estratégico para a atividade, pois abre caminho para automatizar análises e processos produtivos no campo. Na última década, algoritmos de aprendizado profundo se tornaram estado da arte em tarefas de detecção e classificação em imagens. Ao mesmo tempo, algoritmos de reconstrução tridimensionais de estruturas a partir de imagens se tornaram cada vez mais robustos e escaláveis. Redes neurais profundas, no entanto, ainda são pouco aplicadas a dados tridimensionais, em especial a representações de cenas na agricultura. Neste trabalho, mostramos os resultados de testes de reconstrução tridimensional de linhas de uma vinícola e desenvolvemos a base de uma interface para anotação de nuvens de pontos, fundamental para o treinamento de redes neurais. Acreditamos que as redes profundas serão capazes de segmentar, classificar e identificar a qual instância pertencem objetos de interesse em videiras, como frutos, folhas e ramos. Esse resultado é aplicável no auxílio de atividades que precisem de análise fenotípica em campo, como robótica de precisão, acompanhamento da produção e previsão de rendimentos de cultivos. | |
| dc.description | Evento online. CIIC 2020. Nº 20601. | |
| dc.format | 13 p. | |
| dc.identifier | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020. | |
| dc.identifier | 978-65-88414-00-2 | |
| dc.identifier | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127719 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/456150 | |
| dc.language | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Redes neurais | |
| dc.subject | Redes Neurais Profundas | |
| dc.subject | Reconstrução Tridimensional | |
| dc.subject | Anotação de Dados | |
| dc.subject | Classificação e Segmentação | |
| dc.subject | Nuvens de Pontos | |
| dc.subject | Deep Neural Networks | |
| dc.subject | Tridimensional Reconstruction | |
| dc.subject | Data Annotation | |
| dc.subject | Classification and Segmentation | |
| dc.subject | Point Clouds | |
| dc.subject | Neural networks | |
| dc.title | Compreensão de cenas em agricultura por redes neurais profundas. | |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings |
