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Gustavo A. Lima, Rafael O. Cotrin, Peterson A. Belan, Sidnei A. de Araújo
Drones have become an important technological tool to help fight mosquito breeding sites. However, the images acquired by them are usually analyzed manually, which can consume a lot of time in inspection activities. In this work, a computer vision system (SVC) is proposed for the automatic identification and geolocation of potential breeding sites of the Aedes aegypti mosquito from aerial images acquired by drones. The developed SVC gave rise to a software, whose core is composed of a convolutional neural network (CNN) that presented rates of recall and mAP-50 (mean average precision) of 0.9294 and 0.9362 in the experiments conducted with a database composed by 500 images. These results, compared with recent results from the literature, corroborate the adequacy of the CNN to compose the SVC, which can bring improvements to the use of drones in programs of prevention and combating mosquito breeding sources.
Os drones tem se tornado uma importante ferramenta tecnológica para auxiliar no combate aos focos de mosquitos. No entanto, as imagens adquiridas por eles são usualmente analisadas de forma manual, podendo consumir muito tempo nas atividades de inspeção. Neste trabalho é proposto um sistema de visão computacional (SVC) para identificação e geolocalização automática de potenciais criadouros do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens aéreas adquiridas por drones. O SVC desenvolvido deu origem a um software, cujo núcleo é composto por uma rede neural convolucional (RNC) que apresentou taxas de acerto e mAP-50 (mean average precision) de 0,9294 e 0,9362 nos experimentos realizados com uma base composta por 500 imagens. Esses resultados, comparados com resultados recentes da literatura, corroboram a adequação da RNC para compor o SVC, o qual pode trazer melhorias para a utilização de drones em programas de prevenção e combate de fontes de reprodução de mosquitos.
