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dc.date.accessioned 2022-08-18T18:32:32Z
dc.date.available 2022-08-18T18:32:32Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140693
dc.description.abstract O arroz é um dos alimentos mais consumidos no mundo e o Brasil é o segundo maior produtor mundial. Os cuidados com a produção englobam desde tecnologias de melhoramento dos grãos em laboratório até o monitoramento de pragas e fungos na lavoura. Este trabalho apresenta um estudo acerca da construção de modelos que possam auxiliar na identificação de fungos baseados em imagens coletadas em um estudo anterior, contendo amostras infectadas com Brusone, Mancha Marrom e Mancha Estreita. Testes mostraram que o modelo criado conseguiu classificar estas doenças com acurácia de 100%. pt
dc.format.extent 115-124 es
dc.language pt es
dc.subject Árvores de decisão es
dc.subject Inteligência artificial es
dc.subject Agricultura es
dc.subject Processamento de imagens es
dc.subject Orizícola es
dc.title Um modelo de classificação de doenças da folha do arroz através de imagens pt
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.issn 2525-0949 es
sedici.creator.person da Rocha Lorensi, Rui Antonio es
sedici.creator.person Maria, Mikael Adolfo es
sedici.creator.person Barcellos Loguercio, Anastácio es
sedici.creator.person da Silva Camargo, Sandro es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2021-10
sedici.relation.event XIII Congreso de AgroInformática (CAI 2021) - JAIIO 50 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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