| Processo: | 18/12845-9 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2021 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Jayme Garcia Arnal Barbedo |
| Beneficiário: | Jayme Garcia Arnal Barbedo |
| Instituição Sede: | Embrapa Informática Agropecuária. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Campinas , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Campinas |
| Pesquisadores associados: | Andréa Roberto Bueno Ribeiro ; Inácio Henrique Yano ; Luciano Vieira Koenigkan ; Maria Fernanda Moura ; Patricia Menezes Santos ; Romis Ribeiro de Faissol Attux ; Thiago Teixeira Santos |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Processos de contagem Gado Processamento de imagens Aeronaves não tripuladas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | contagem | Gado | Imagens digitais | Veículos Aéreos Não Tripulados | Processamento de Imagens |
Resumo
O monitoramento da população de gado é uma parte essencial da gestão de fazendas. Porém, esta pode não ser uma tarefa trivial, especialmente em grandes propriedades adotando pecuária extensiva, o que é comum em países como o Brasil. Nesse contexto, inspeções aéreas surgem como uma solução potencial. Imagens de satélite não são apropriadas para essa tarefa porque a maioria dos sensores não possui resolução especial suficiente para identificação de animais individuais, e a presença de nuvens pode obscurecer os objetos de interesse. O uso de aeronaves convencionais para inspecionar fazendas de gado, apesar de tecnicamente viável, possui várias desvantagens associadas, tais como custos de operação, níveis de ruído e risco de acidentes. Veículos aéreos não-tripulados (VANTs), apesar de frequentemente apontados como uma potencial solução para o problema, ainda não estão sendo usados com sucesso para este propósito. Nesse contexto, este projeto visa investigar os fatores técnicos e práticos que impedem um uso mais efetivo de VANTs para monitoramento de gado, tendo dois objetivos em mente: 1) desenvolver uma metodologia para inspecionar gado usando VANTs equipados com câmeras para captura de imagens no espectro visível; 2) propor um novo algoritmo para reconhecer e contar cabeças de gado de maneira automática, usando as imagens capturadas através da metodologia sugerida. Duas abordagens distintas serão investigadas, a primeira usando uma câmera convencional e a segunda usando uma câmera 360 graus. A principal diferença entre as metodologias é que a primeira normalmente requer múltiplos voos para cobrir grandes áreas, enquanto a segunda pode ser capaz de cobrir regiões mais extensas com um único voo, ao custo da diminuição de resolvabilidade à medida que os animais estão mais afastados da câmera. A fim de alcançar as metas do projeto, a equipe de pesquisadores inclui pessoas com vasta experiência em processamento de imagens, aprendizado de máquina, veículos aéreos não-tripulados, desenvolvimento de software e comportamento animal. O projeto produzirá avanços em ciência da computação, na forma de um novo algoritmo baseado em imagens para detecção de animais, e em gestão de animais, na forma de uma nova metodologia para contagem de cabeças de gado usando VANTs. Esta metodologia poderá também ser usada no futuro para abordar outros aspectos do monitoramento de gado, como saúde animal, medidas corporais, etc. (AU)
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