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Agronomie et IA 2 - partie 1

Session 2 : 1er juillet 15h30 à 17h30

  • (invité) Apprentissage Automatique et imagerie agricole embarquée: application à la détection des maladies et des organes des végétaux. Christian Germain, Jean Pierre Da-Costa, Lionel Bombrun,  Barna Keresztes,  Florent Abdelghafour,  Florian Rançon. Laboratoire IMS  – Université de Bordeaux – Bordeaux INP

    Nous nous appuierons sur nos travaux en détection des maladies de la vigne, estimation du rendement de la vigne et des arbres fruitiers, désherbage mécanisé intra-rang en maraichage. Ces travaux utilisent essentiellement l’imagerie RGB mais je pourrais dire quelques mots d’hyperspectral.

  • Remontée automatique du comportement des vaches laitières à partir d’algorithmes de Machine Learning et de modèles probabilistes appliqués à des données accéléromètriques : une approche prometteuse pour améliorer la gestion du pâturage. Lucile Riaboff, Sébastien Couvreur, Sébastien Aubin, Aurélien Madouasse, Sylvain Poggi, Alain Chauvin, Patrick Massabie, Guy Plantier. ESEOTech-LAUM/Terrena Innovation [PDF]

Les experts

David ROUSSEAUProd,Laboratoire LARIS, Université d'Angers
Lucile RiaboffIngénieur de Recherche,Ecole nationale vétérinaire et de l'alimentation Nantes Atlantique (Oniris)
Christian GERMAINProfesseur,BordeauxSciencesAgro
Durée90 mins
RediffusionPas de rediffusion disponible
Date01/07/2020
Nombre d'inscrits37 inscrits
Note du webinar4 (1 avis)
Journées thématiques - PFIA 2020

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