Aquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo.

Abstract

O mosquito Aedes aegypti pode transmitir algumas doenças, o que faz o estudo da proliferação deste vetor uma tarefa necessária. Com o uso de armadilhas feitas em laboratório, denominadas ovitrampas, é possível mapear a deposição de ovos numa determinada comunidade. Uma máquina fotográfica acoplada a uma lupa foi utilizada para adquirir imagens contendo os elementos (ovos) a serem contados. Essas imagens foram processadas a partir de um sistema de cores com o objetivo de encontrar a cor negra, que corresponde `a cor dos ovos. A partir dessas imagens já trabalhadas, foi realizado um processo de transferência de aprendizado com uma rede neural convolucional (CNN). A intenção era separar os elementos que realmente eram ovos dos demais. Por meio desse método, foi possível identificar cada ovo como um simples objeto. Em 90% das imagens testadas a contagem realizada pelo modelo em relação ao número real de ovos foi considerada de correlação perfeita. Para as demais 10% das imagens de teste, a contagem foi considerada de forte correlação, isso aconteceu em imagens que continham uma alta densidade de ovos ou que continham elementos negros que se pareciam com ovos do mosquito.