Contagem de ovos do Aedes Aegypti em palhetas de ovitrampas baseada em Deep Learning - Silva, Lucas M. de Sousa; Silva, Lucas L.; Barros, Veruska; Araujo, Flavio H. D. (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI), 2021)
O Aedes aegypti é o vetor de um dos problemas de saúde pública mais difíceis de serem combatidos no mundo tropical: a proliferação da epidemia de dengue. Como não há vacina ou tratamento específico, e a erradicação do seu vetor se tornou praticamente impossível, a melhor maneira de se evitar a doença é realizando o controle do mosquito Aedes aegypti. Com isso, este trabalho apresenta uma metodologia computacional para a segmentação de ovos nas palhetas ovitrampas que visa auxiliar especialistas nessa contagem. Para o desenvolvimento deste trabalho realizamos testes com as redes neurais convolucional desenvolvida para segmentação: U-Net, Segnet e uma rede pré treinada. Em seguida, realizamos uma etapa de pós-processamento baseada em morfologia matemática. Os resultados alcançados foram promissores, e a rede U-Net foi a que apresentou melhor desempenho, com Acurácia de 98,65% na segmentação dos ovos e erro médio quadrado de 4,25% na contagem.