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Title: Otimização na classificação automática de mosquitos adultos: uma investigação com redes neurais convolucionais (CNN)
Authors: Santos, Alex Álisson Bandeira
Motta, Daniel da Silva
Badaró, Roberto José da Silva
Gonçalves, Marcelo Albana Moret Simões
Senna, Valter de
Freitas, Luiz Antonio Rodrigues de
Dias, Eduardo Mario
Keywords: Aedes
Culex
Aprendizagem de máquina
Aprendizagem profunda
Redes neurais convulacionais
Issue Date: 27-Mar-2019
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: MOTTA, Daniel da Silva; SANTOS, Alex Álisson Bandeira (Orientador); BADARÓ, Roberto José da Silva (Coorientador).Otimização na classificação automática de mosquitos adultos: uma investigação com redes neurais convolucionais (CNN). Salvador, 2019. 151 f. TCCP (Doutorado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial ) - SENAI CIMATEC, Salvador, 2019
Abstract: Dengue, chikungunya e Zika são arboviroses transmitidas por mosquitos do gênero Aedes com diversos surtos de doenças no mundo nos dez últimos anos, causando um impacto negativo na saúde pública e danos econômicos em todo o mundo. Atualmente, a identificação morfológica de mosquitos inclui um exame visual individual do inseto, o que demanda tempo elevado para a sua classificação, e, além disso, requer expertise na área (vários anos de experiência do profissional). Outra possibilidade também utilizada, é a classificação a partir de técnicas moleculares, que apesar da elevada precisão, requer um alto grau de investimento, limitando o seu uso. Dentro desta problemática, pesquisadores têm desenvolvido um arsenal de ferramentas para reduzir, prever ou eliminar efeitos causados por esses mosquitos. Com base nesse contexto, neste trabalho, foi desenvolvido um modelo computacional baseado em redes neurais convolucionais (CNN’s) para extrair características de imagens de mosquitos com o objetivo de classificar as espécies de Aedes aegypti, Aedes albopictus e de Culex quinquefasciatus, bem como para detectar mosquitos do gênero Aedes. Dessa forma, para treinar as CNN’s, com o intuito de realizar a classificação morfológica automática dos mosquitos, foi usado um banco de imagens que incluiu 7.561 imagens das três espécies-alvo do estudo e 1.187 imagens de outros insetos. As amostras de mosquitos usadas para captura de imagens foram obtidas a partir do Laboratório de Parasitologia da Universidade Federal da Bahia (UFBA) e também coletadas em campo (Salvador, Bahia, Brazil). Diferentes redes neurais, incluindo LeNet, AlexNet, GoogleNet, Xception e DenseNet, foram utilizadas para o desenvolvimento do modelo de classificação automática a partir de imagens. Um processo estruturado de pesquisa aleatória e pesquisa exaustiva foi desenvolvido para otimização dos hiperparâmetros na busca do aumento da acurácia do modelo. Estratégias de eliminação de overfitting foram empregadas computacionalmente, visando a maior generalização do modelo proposto. O modelo otimizado foi testado para as atividades de classificação dos mosquitos-alvo do estudo e para detecção do gênero Aedes, obtendo o resultado de acurácia balanceada global de 93,5% para classificação e de 97,3% para detecção. Uma investigação sobre a influência do ângulo do mosquito na imagem foi conduzida para orientar sobre a maneira mais adequada para aquisição das imagens. Os resultados fornecem informações fundamentais para a classificação morfológica automática de espécies de mosquitos. A incorporação do modelo em uma poderosa ferramenta entomológica é um recurso valioso e acessível para profissionais de saúde e outros não especialistas para a identificação de insetos que podem transmitir agentes infecciosos para seres humanos.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1125
Appears in Collections:Teses de Doutorado (PPG MCTI)

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