Evaluation of YOLO Efficiency in Automatic Orange Detection in Multi-Exposure Images

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorOviedo Espinosa, Maurycio R.-
Autor(es): dc.creatorPorto, Letícia R.-
Autor(es): dc.creatorOrlando, Vinicius S.W.-
Autor(es): dc.creatorTommaselli, Antonio M.G.-
Autor(es): dc.creatorDal Poz, Aluir P.-
Autor(es): dc.creatorImai, Nilton N.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T18:26:22Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T18:26:22Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-03-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-X-3-2024-303-2024-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/308111-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308111-
Descrição: dc.descriptionBrazil is the largest producer of oranges in the world and the automatic detection of fruits has been a challenging task in the context of remote sensing, due to variations in fruit appearance, changes in lighting and occlusions of foliage and neighboring fruits. In this sense, this paper focus on the detection of oranges in multispectral images, with different spectral bands and exposures, using a convolutional neural network (CNN) known as YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO). The results indicate that, after 300 epochs, the model demonstrated an accuracy of 81.5% and an approximate recovery rate of 85%. Shutter speeds 1/640s and 1/250s are not suitable for detection due to low light and overexposure, respectively. Intermediate values may be more suitable for identifying a larger number of fruits.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São Paulo-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São Paulo-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2021/06029-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 308747/2021-6-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 88887.817757/2023-00-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 88887.840159/2023-00-
Formato: dc.format303-308-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectAgriculture-
Palavras-chave: dc.subjectClose-range-
Palavras-chave: dc.subjectComputer Vision-
Palavras-chave: dc.subjectDeep learning-
Palavras-chave: dc.subjectFruit detection-
Título: dc.titleEvaluation of YOLO Efficiency in Automatic Orange Detection in Multi-Exposure Images-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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