Abordagem computacional para identificação automática de possíveis focos do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens aéreas adquiridas por VANTs

Resumo

O atual panorama de doenças causadas pelo mosquito Aedes aegypti no Brasil e no mundo tem motivado inúmeros esforços de pesquisa nas mais diversas áreas do conhecimento. Além das campanhas de prevenção no âmbito da saúde, a tecnologia mostra-se como uma grande aliada, a partir da utilização de veículos aéreos não tripulados - VANTs (comumente chamados de drones) para aquisição de imagens aéreas, facilitando o trabalho das equipes de vigilância sanitária. Contudo, tais imagens são normalmente analisadas de forma manual (visualmente), podendo demandar muito tempo dos agentes de saúde. Neste projeto propõe-se o desenvolvimento de uma abordagem computacional, que emprega técnicas de visão computacional (VC) e de inteligência artificial (IA), para a identificação automática de possíveis focos do mosquito Aedes aegypti em áreas urbanas, a partir de imagens aéreas adquiridas por VANTs. Essa abordagem resultará em um sistema de visão computacional (SVC), que poderá ser empregado por agentes de saúde em atividades de inspeção usando VANTs, para geração de "mapas" e/ou relatórios indicando locais que representem potenciais criadouros do mosquito tais como caixas d'água e outros recipientes destampados sobre lajes e telhados (contendo água ou não), água parada em calhas ou em lajes e acúmulo de lixo. Tal SVC pode trazer contribuições significativas para a área de saúde pública, auxiliando no planejamento e execução das ações de equipes de vigilância sanitária no combate ao mosquito Aedes aegypti. (AU)