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Desenvolvimento de um sistema de baixo custo para contagem automática de ovos de Aedes Aegypti utilizando técnicas de processamento de imagemAlves, Leon Diniz 29 April 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-04-29 / O objetivo deste trabalho é prover um aplicativo de celular e um protocolo para aquisição de imagens para contagem dos ovos de Aedes aegypti com as seguintes características: facilidade de uso, alta acurácia e custo baixo. O mosquito Ae. aegypti, popularmente conhecido como mosquito da dengue, é um importante vetor de arboviroses como a própria dengue, a chikungunya, a zika e a febre amarela em seu ciclo urbano. O monitoramento entomológico é uma maneira de melhorar a capacidade de predição e na detecção precoce de epidemias das doenças mencionadas. Este monitoramento é majoritariamente baseado no índice larvário, o qual lista a quantidade de casas infectadas, ou a quantidade de ovos de Aedes coletados em palhetas em ovitrampas. Estas palhetas são normalmente de eucatex, mas existem pesquisas atuais testando o algodão.A contagem dos ovos coletados em ovitrampas é feita manualmente, a qual demanda tempo, profissionais qualificados para o manuseio de equipamento laboratorial (lupas e microscópios) e conhecimento entomológico. Buscou-se criar um método para acelerar o trabalho feito pelos profissionais em controle entomológico. A metodologia contou com a criação de um aplicativo e com um processo de contagem dos ovos, o qual consiste em quatro passos: a) Fotografar as palhetas em ovitrampas utilizando de uma câmera de celular; b) Transformar as fotos em uma imagem binarizada, removendo todos os elementos que não são ovos; c) Contar a área de cada elemento; d) A partir do uso de um classificador especialmente desenvolvido, estimar a quantidade de ovos baseado na área de cada elemento. Nos resultados, foi possível notar que houve uma disparidade na contagem de ovos em palhetas de algodão, a qual teve um erro médio próximo a zero, em relação às palhetas de eucatex, as quais tiveram erro médio acima de 5\%. Dos pontos mais importantes das conclusões, destacam-se a possibilidade de melhoria contínua do aplicativo por permanecer na nuvem, com possibilidade de avanços conforme novas descobertas, assim como o excelente custo-benefício obtido, por conseguir operar com baixo custo monetário.
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