Sistema de visão computacional para identificação automática de potenciais focos do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens adquiridas por drones
Ano de defesa: | 2021 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Nove de Julho
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento
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Departamento: |
Informática
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País: |
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Palavras-chave em Inglês: | |
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Link de acesso: | http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3045 |
Resumo: | The World Health Organization (WHO) has warned that effective vector control measures are essential to reduce the incidence of infectious diseases transmitted by mosquitoes, such as Aedes aegypti. In this sense, unmanned aerial vehicles (UAVs), popularly known as drones, have become an important technological tool for health surveillance teams to map and eliminate mosquito breeding sites in areas where diseases such as dengue, Zika, chikungunya and malaria are endemic, since they allow the acquisition of aerial images with high spatial and temporal resolution. However, these images are usually analyzed by manual processes that consume a lot of time in the interventions of control and combat mosquitoes. This work presents an investigation about the applicability, limitations and scalability of approaches found in the literature for automatic identification of potential mosquito breeding sites using drones, as well as the development of a computer vision system (CVS) for this purpose, which is able to indicate through georeferenced data, the location of suspicious objects and scenarios in the aerial images acquired by a drone. To this end, different convolutional neural networks (CNN) configurations from the YOLO v4 framework were implemented and evaluated, which presented hit rates and mAP-50 (mean average precision) ranging from 0,8926 and 0,9061 to 0,9513 and 0,9629. To conduct the CNN’s evaluations, we composed a database of 500 images acquired in urban areas of the Metropolitan Region of São Paulo (MRSP), including objects and scenarios defined as targets. The results obtained, compared to recent results in the literature, indicate that the CNN-based approach was adequate to compose the proposed CVS which gave rise to a software artifact, and that the use of drones can provide substantial improvements in programs to prevent and combat mosquito breeding sites. |
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In this sense, unmanned aerial vehicles (UAVs), popularly known as drones, have become an important technological tool for health surveillance teams to map and eliminate mosquito breeding sites in areas where diseases such as dengue, Zika, chikungunya and malaria are endemic, since they allow the acquisition of aerial images with high spatial and temporal resolution. However, these images are usually analyzed by manual processes that consume a lot of time in the interventions of control and combat mosquitoes. This work presents an investigation about the applicability, limitations and scalability of approaches found in the literature for automatic identification of potential mosquito breeding sites using drones, as well as the development of a computer vision system (CVS) for this purpose, which is able to indicate through georeferenced data, the location of suspicious objects and scenarios in the aerial images acquired by a drone. To this end, different convolutional neural networks (CNN) configurations from the YOLO v4 framework were implemented and evaluated, which presented hit rates and mAP-50 (mean average precision) ranging from 0,8926 and 0,9061 to 0,9513 and 0,9629. To conduct the CNN’s evaluations, we composed a database of 500 images acquired in urban areas of the Metropolitan Region of São Paulo (MRSP), including objects and scenarios defined as targets. The results obtained, compared to recent results in the literature, indicate that the CNN-based approach was adequate to compose the proposed CVS which gave rise to a software artifact, and that the use of drones can provide substantial improvements in programs to prevent and combat mosquito breeding sites.A Organização Mundial da Saúde (OMS) tem alertado que medidas eficazes de controle de vetores são essenciais para reduzir a incidência de doenças infecciosas transmitidas por mosquitos, como o Aedes aegypti. Neste sentido, os veículos aéreos não tripulados (VANTs), popularmente conhecidos como drones, tem se tornado uma importante ferramenta tecnológica para as equipes de vigilância sanitária mapearem e eliminar criadouros de mosquitos em áreas onde doenças como dengue, zika, chikungunya e malária são endêmicas, pois permitem a aquisição de imagens aéreas com alta resolução espacial e temporal. No entanto, essas imagens são usualmente analisadas por meio de processos manuais, que consomem muito tempo nas intervenções de controle e combate aos mosquitos. Este trabalho apresenta uma investigação acerca da aplicabilidade, limitações e escalabilidade das abordagens encontradas na literatura para identificação automática de potenciais criadouros de mosquitos com o uso de drones, bem como o desenvolvimento um sistema de visão computacional (SVC) para tal finalidade, que indica, por meio de dados georreferenciados, a localização de objetos e cenários suspeitos em imagens aéreas adquiridas por um drone. Para tanto, foram implementadas e avaliadas diferentes configurações de redes neurais convolucionais (RNC) oriundas do framework YOLOv4, as quais apresentaram taxas de acerto e mAP-50 (mean average precision) variando de 0,8926 e 0,9061 a 0,9513 e 0,9629. Para conduzir as avaliações foi composta uma base com 500 imagens, adquiridas em áreas urbanas da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) e que contemplam os objetos e cenários definidos como alvo. Os resultados obtidos, comparados com resultados recentes da literatura, indicam que a abordagem baseada em RNC foi adequada para compor o SVC proposto, que deu origem a um artefato de software, e que o uso de drones pode proporcionar melhorias substanciais em programas de prevenção e combate de fontes de reprodução de mosquitos.Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2022-08-15T15:19:29Z No. of bitstreams: 1 Gustavo Araujo Lima.pdf: 3012693 bytes, checksum: b5504f0cbd389f14e5b804d88b321ab8 (MD5)Made available in DSpace on 2022-08-15T15:19:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo Araujo Lima.pdf: 3012693 bytes, checksum: b5504f0cbd389f14e5b804d88b321ab8 (MD5) Previous issue date: 2021-09-17application/pdfporUniversidade Nove de JulhoPrograma de Pós-Graduação em Informática e Gestão do ConhecimentoUNINOVEBrasilInformáticadroneAedes aegyptireconhecimento de padrõesvisão computacionalredes neurais convolucionaisYOLOdroneAedes aegyptipattern recognitioncomputer visionconvolutional neural networksYOLOCIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOSistema de visão computacional para identificação automática de potenciais focos do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens adquiridas por dronesComputer vision system for automatic identification of potential outbreaks aedes aegypti mosquito from images acquired by dronesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis8930092515683771531600info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninoveinstname:Universidade Nove de Julho (UNINOVE)instacron:UNINOVEORIGINALGustavo Araujo Lima.pdfGustavo Araujo Lima.pdfapplication/pdf3012693http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/3045/2/Gustavo+Araujo+Lima.pdfb5504f0cbd389f14e5b804d88b321ab8MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/3045/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51tede/30452022-08-15 12:19:29.584oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibliotecatede.uninove.br/PRIhttp://bibliotecatede.uninove.br/oai/requestbibliotecatede@uninove.br||bibliotecatede@uninove.bropendoar:2022-08-15T15:19:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove - Universidade Nove de Julho (UNINOVE)false |
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