Em sua dissertação de mestrado, o aluno do Centro de Informática (CIn) da UFPE Rodrigo Emerson Valentim da Silva, com orientação do Professor Leandro Almeida, desenvolveu um dispositivo de baixo custo que auxilia programas de vigilância vetorial na diminuição do número de casos de arboviroses causadas pelo mosquito Aedes aegypti.
Como forma eficiente de evitar o aumento de casos da Dengue, Febre Amarela, Zika e Chikungunya, tais programas monitoram a propagação dessas doenças através de dispositivos de coleta dos ovos do Aedes aegypti por meio de armadilhas de oviposição (Ovitrampas), sendo este um dos métodos mais eficientes na detecção da presença de mosquitos mesmo em situação de baixa infestação.
As ovitrampas consistem em recipientes escuros com entradas largas preenchidas parcialmente com água e uma palheta áspera de madeira instalada verticalmente em seu interior. Elas são colocadas em pontos estratégicos e, após certo tempo, levadas para laboratório. Entretanto, a realização da contagem é feita manualmente, sendo esta uma atividade exaustiva e repetitiva para os técnicos que realizam a tarefa. Neste contexto, a pesquisa de Rodrigo Emerson visa auxiliar este processo promovendo menos intervenção humana.
O dispositivo desenvolvido pelo aluno capta imagens da palheta, que são posteriormente dadas como entrada para algoritmos de reconhecimento automatizado, possibilitando o reconhecimento de ovos e consequentemente sua contagem. Para alcançar os objetivos da automatização desta tarefa, foi utilizado o conceito de aprendizagem profunda com Redes Neurais Convolucionais (CNNs), que configuram o estado da arte em problemas de visão computacional.
Os dados obtidos através aplicação do dispositivo apresentaram resultados promissores, com uma acurácia média de 92% no reconhecimento dos ovos. Ademais, o estudo realizado servirá como base para construir uma ferramenta completa que auxilie o processo de contagem de forma total, bem como prestará apoio durante a tomada de decisão dos técnicos durante a técnica. Rodrigo defenderá sua dissertação no dia 17 de dezembro, às 14h.
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