Contagem de ovos do Aedes Aegypti em palhetas de ovitrampas baseada em Deep Learning

  • Lucas M. de Sousa Silva UFPI
  • Lucas L. Silva UFPI
  • Veruska Barros UFPI
  • Flavio H. D. Araujo UFPI

Resumo


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.

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Publicado
23/11/2021
SILVA, Lucas M. de Sousa; SILVA, Lucas L.; BARROS, Veruska; ARAUJO, Flavio H. D.. Contagem de ovos do Aedes Aegypti em palhetas de ovitrampas baseada em Deep Learning. In: ENCONTRO UNIFICADO DE COMPUTAÇÃO DO PIAUÍ (ENUCOMPI), 14. , 2021, Picos. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 128-135. DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2021.17763.