Aplicação de Aprendizagem de Máquina na estimação do número de ovos de Aedes em imagens de ovitrampas
Resumo
A dengue é uma doença que pode ser letal que está presente em mais de cem países. Uma abordagem utilizada para seu controle endêmico é a redução do vetor de transmissão, os mosquitos da espécie Aedes. Desse modo, faz-se necessário o controle da proliferação deles. O presente trabalho busca automatizar a tarefa de identificação e contagem de ovos de mosquitos da espécie Aedes em imagens digitalizadas de ovitrampas. Para isso, foi utilizada uma imagem para treino e cinco imagens para teste, onde aplicou-se cinco diferentes abordagens de aprendizagem de máquina para classificação dos pixels de cada imagem como ovo ou fundo e, em seguida, foi realizada a contagem de ovos baseado no número de pixels classificados como ovo em uma área. Após a contagem, as cinco abordagens foram comparadas pelo erro médio relativo. A técnica que obteve o melhor resultado foi o algoritmo K-Nearest Neighbors, com erro médio relativo de 15,85%. O MLP, com um erro médio de 16,02% foi a segunda melhor abordagem. Já o pior resultado foi apresentado pela técnica de Bootstrap Aggregating, cujo erro médio relativo de foi de 17,74%.
Palavras-chave:
contagem automática, dengue, reconhecimento de padrões
Referências
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Publicado
02/11/2022
Como Citar
SÁ, Lucas Veit de; RIZZI, Claudia Brandelero; RIZZI, Rogério Luís; BRUN, André Luiz.
Aplicação de Aprendizagem de Máquina na estimação do número de ovos de Aedes em imagens de ovitrampas. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 19. , 2022, Evento Híbrido.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 36-42.
DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2022.228032.
