Early yield prediction in different grapevine varieties using computer vision and machine learning
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de La Rioja (UR) |
| Repositorio: | RIUR. Repositorio Institucional de la Universidad de La Rioja |
| OAI Identifier: | oai:portal.dialnet.es:doc/63013fd74ff8934ed74fabf9 |
| Acceso en línea: | https://investigacion.unirioja.es/documentos/63013fd74ff8934ed74fabf9 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Digital viticulture Non-invasive sensing technologies SegNet architecture Yield estimation |
| Descripción no disponible. |