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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7376
Title: | Aplicação de redes neurais convolucionais na classicação de mosquitos transmissores da dengue por meio da imagem de suas asas. |
Authors: | Moreira, Lucas Ferreira Quintão Moreira |
metadata.dc.contributor.advisor: | Rêgo Segundo, Alan Kardek Reis, Agnaldo José da Rocha |
metadata.dc.contributor.referee: | Rêgo Segundo, Alan Kardek Reis, Agnaldo José da Rocha Silva, Rodrigo Cesar Pedrosa Almeida, Sílvia Grasiella Moreira |
Keywords: | Dengue Arboviroses Inteligência artificial Classificação Edge impulse |
Issue Date: | 2024 |
Citation: | MOREIRA, Lucas Ferreira Quintão. Aplicação de redes neurais convolucionais na classicação de mosquitos transmissores da dengue por meio da imagem de suas asas. 2024. 42 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024. |
Abstract: | Diante do crescente número de casos de dengue no Brasil, promover estudos para a identificação dos mosquitos transmissores é importante para a adoção de medidas de controle e prevenção. Sendo assim, objetiva-se com este trabalho desenvolver um modelo de classificação a fim de identificar os mosquitos Aedes aegypti e Aedes albopictus, utilizando as imagens de suas asas. Diante disso, recorreu-se a uma base de dados disponibilizada pelo Instituto Butantan (Plataforma WingBank) que contém imagens de asas dos mosquitos responsáveis por várias arboviroses. O modelo escolhido foi a MobileNetV2, sendo desenvolvido na plataforma Edge Impulse, uma ferramenta que permite a construção de modelos de Inteligência Artificial (IA) para sistemas embarcados. Com possibilidades de embarcar, futuramente, o modelo teve uma acurácia média de 95,32% e 93,41% nos dados de treino e teste, respectivamente, para um dispositivo de testagem ARM Cortex-M4F 80MHz. |
metadata.dc.description.abstracten: | Given the increasing number of dengue cases in Brazil, promoting studies for the identification of transmitting mosquitoes is crucial for adopting control and prevention measures. Thus, this study aims to develop a classification model to identify Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes using images of their wings. For this purpose, a dataset provided by the Butantan Institute (the WingBank platform), containing wing images of mosquitoes responsible for various arboviruses, was utilized. The chosen model was MobileNetV2, developed using the Edge Impulse platform, a tool that enables the creation of Artificial Intelligence (AI) models for embedded systems. With future possibilities of deployment, the model achieved an average accuracy of 95.32% and 93.41% on training and test data, respectively, when tested on an ARM Cortex-M4F 80MHz device. |
URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7376 |
metadata.dc.rights.license: | Este trabalho está sob uma licença Creative Commons BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/?ref=chooser-v1). |
Appears in Collections: | Engenharia de Controle e Automação |
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