Deep learning and computer vision for assessing the number of actual berries in commercial vineyards

Detalhes bibliográficos
Autores: Palacios, Fernando [0000-0001-9801-8206], Melo-Pinto, Pedro [0000-0001-8257-0143], Diago, Maria P. [0000-0003-4049-0879], Tardaguila, Javier [0000-0002-6639-8723]
Formato: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:España
Recursos:Universidad de La Rioja (UR)
Repositorio:RIUR. Repositorio Institucional de la Universidad de La Rioja
OAI Identifier:oai:portal.dialnet.es:doc/628009a33333e458234bb7de
Acesso em linha:https://investigacion.unirioja.es/documentos/628009a33333e458234bb7de
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Grapevine yield components
Non-invasive sensing technologies
Precision viticulture
SegNet architecture
Descrição
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