Aquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo.

Nenhuma Miniatura disponível
Data
2019
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
O mosquito Aedes aegypti pode transmitir algumas doenças, o que faz o estudo da proliferação deste vetor uma tarefa necessária. Com o uso de armadilhas feitas em laboratório, denominadas ovitrampas, é possível mapear a deposição de ovos numa determinada comunidade. Uma máquina fotográfica acoplada a uma lupa foi utilizada para adquirir imagens contendo os elementos (ovos) a serem contados. Essas imagens foram processadas a partir de um sistema de cores com o objetivo de encontrar a cor negra, que corresponde `a cor dos ovos. A partir dessas imagens já trabalhadas, foi realizado um processo de transferência de aprendizado com uma rede neural convolucional (CNN). A intenção era separar os elementos que realmente eram ovos dos demais. Por meio desse método, foi possível identificar cada ovo como um simples objeto. Em 90% das imagens testadas a contagem realizada pelo modelo em relação ao número real de ovos foi considerada de correlação perfeita. Para as demais 10% das imagens de teste, a contagem foi considerada de forte correlação, isso aconteceu em imagens que continham uma alta densidade de ovos ou que continham elementos negros que se pareciam com ovos do mosquito.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Programas de aprendizado, Aedes aegypti, Processamento de imagens
Citação
GARCIA, Pedro Saint Clair. Aquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo. 2019. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.