Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.227
Aluno: Allan Santos de Freitas
Orientador: Prof. Leandro Maciel Almeida
Título: Uma metodologia de contagem automática de ovos de Aedes aegypti a partir de imagens obtidas por smartphone
Data: 30/07/2025
Hora/Local: 14h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Fernando Maciano de Paula Neto (UFPE / Centro de Informática)
Prof. João Fausto Lorenzato de Oliveira (UPE / Escola Politécnica de Pernambuco)
Prof. Leandro Maciel Almeida (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Insetos transmissores de doenças, como o Aedes aegypti, causam danos significativos em várias áreas da sociedade. Doenças relacionadas ao mosquito, como Dengue, Zika e Chikungunya têm causado prejuízos sanitários, sociais e econômicos ao redor do globo, principalmente em países tropicais. Dentre os métodos de combate, a vigilância entomológica provê mecanismos preditivos de combate ao vetor de doenças baseados em indicadores-chave e envolve essencialmente a metodologia de implantação de ovitrampas e consequente contagem manual de ovos do mosquito em palhetas de ovitrampa para obtenção de informações para posterior tomada de decisões no combate ao mosquito. Limitações e problemas inerentes à laboriosa contagem manual suscitam a demanda por métodos acurados de contagem automática de ovos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma metodologia de contagem automática de ovos de Aedes aegypti em palhetas de ovitrampa de viável aplicação operacional no âmbito de ações de combate ao mosquito, de baixo custo e que, além de resolver problemas fundamentais da captura de imagens, como dificuldades de iluminação, resolve também problemas frequentes em trabalhos relacionados, como a captura redundante de regiões da palheta. Abordagens anteriores promoveram considerável avanço no desenvolvimento de métodos de contagem automática, restando, entretanto, numerosas dificuldades e pontos de melhoria. Contribuições importantes desta pesquisa incluem a definição de uma metodologia de contagem de ovos baseada em inteligência computacional, a criação de um dispositivo de baixo custo para captura adequada de imagens em palhetas de ovitrampa, a criação de base de dados numericamente significativa dessas imagens, avaliação experimental do impacto de técnicas de pré-processamento baseadas em processamento de imagens e em modelo de restauração de imagens degradadas na contagem com redes neurais. Também, treinamento e avaliação de modelos de detecção de objetos do estado da arte, obtendo performance promissora no reconhecimento de ovos em imagens com ruídos expressivos, bem como o uso de quantidade significativa de palhetas como conjunto independente de validação da aplicabilidade desta metodologia em cenários de uso real.
Palavras-chave: Contagem automática, Aedes aegypti, Aprendizagem Profunda, Dispositivo de captura de baixo custo, Base de dados de ovos, Palheta de ovitrampa.
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