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    DissertaçãoAcesso aberto (Open Access)
    Identificacao de larvas de mosquitos do genero aedes utilizando redes neurais convolucionais
    (Universidade Federal do Pará, 2023-09-29) SILVA, Romário da Costa; FERREIRA JÚNIOR, José Jailton Henrique; http://lattes.cnpq.br/9031636126268760; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa
    As arboviroses transmitidas pelos mosquitos do gênero Aedes constituem uma séria ameaça à saúde pública. A detecção e o controle desses vetores são fundamentais para prevenir surtos de doenças, incluindo Dengue, Chikungunya, Zika e Febre Amarela. As técnicas de visão computacional e aprendizagem profunda tem sido cada vez mais utilizadas no controle epidemiológico, principalmente, no que tange à classificação e detecção destes mosquitos. Nesse sentido, propõe-se três modelos voltados para classificação, detecção e segmentação de larvas dos mosquitos baseado na utilização de redes neurais convolucionais (CNN) e algoritmos de detecção de objetos (YOLO). Para tanto, foi criado um conjunto de dados (dataset) próprio para treinamento. O dataset é composto por imagens de larvas, sendo categorizadas entre as classes Aedes e Não Aedes. Os resultados obtidos indicam que os modelos propostos se apresentam como estratégias promissoras e alcançaram valores de acurácia de 86,71%, mAP (Mean Average Precision) de 88,3% e 95,7% para as tarefas de classificação, detecção e segmentação, respectivamente.
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