Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº  2.021


Aluno: Geraldo Pires Cordeiro Júnior
Orientador: Prof. Leandro Maciel Almeida
Título: Reconhecimento de espécies de mosquitos por meio de métodos 
computacionais inteligentes baseados em aprendizagem profunda
Data: 18/05/2022
Hora/Local: 9h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Fernando Maciano de Paula Neto (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Rosângela Maria Rodrigues Barbosa (FIOCRUZ / Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães)
Prof. Leandro Maciel Almeida  (UFPE / Centro de Informática)


RESUMO:

As doenças transmitidas por mosquitos vetores expressam um grande perigo à 
sociedade. Arboviroses como Dengue, Zika, Febre Amarela, Chikungunya, 
causaram alto número de mortes nas últimas décadas, além de diminuírem a 
qualidade de vida das pessoas, causarem outras doenças, como é o caso de 
microcefalia em recém-nascidos por conta da Zika, e impactarem a economia. 
Ações que visem o controle dos vetores se mostraram eficazes no combate a 
essas doenças. Entretanto, em áreas em que essas doenças são endêmicas, os 
vetores coexistem com outros mosquitos que não transmitem doenças, sendo 
essencial a identificação desses mosquitos, para que se possa analisar a 
densidade e entender mais sobre a população deles. Todavia é necessário a 
atuação de um especialista, sendo muitas vezes um trabalho cansativo. 
Observando a importância da identificação desses vetores e os problemas das 
atuais técnicas de identificação, esse estudo propõe um modelo 
computacional inteligente para a classificação automática de mosquitos 
vetores, baseado em imagens. Para isso foi construída uma base com 5432 
imagens de mosquitos de 3 espécies: Aedes aegypti, Aedes albopictus e Culex 
quinquefasciatus. Foram utilizadas três redes convolucionais: VGG16, 
ResNet50 e EfficientNetB0. O modelo de Deep Learning que obteve maior 
resultado foi a VGG16, com acurácia de 95%, mostrando-se eficiente na 
identificação das espécies estudadas.

Palavras-chave: Mosquitos; Vetores; Arboviroses; Machine Learning, Deep 
Learning

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