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

• Processo: 19/05748-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Sidnei Alves de Araújo
• Beneficiário: Sidnei Alves de Araújo
• Instituição Sede: Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Vergueiro. São Paulo , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Paulo
• Pesquisadores associados: Daniel Trevisan Bravo ; Gustavo Araujo Lima ; Marcia Cristina Zago Novaretti ; Vitor Pessoa Colombo ; Wonder Alexandre Luz Alves
• Assunto(s): Visão computacional Aedes aegypti Veículos aéreos não tripulados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aedes aegypti | drone | Imagens aéreas | mapeamento automático | Vant | Visão Computacional | Visão Computacional

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)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GUSTAVO A. LIMA; RAFAEL O. COTRIN; PETERSON A. BELAN; SIDNEI A. DE ARAÚJO. Sistema de Visão Computacional para Identificação Automática de Potenciais Focos do Mosquito Aedes aegypti Usando Drones. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, n. 43, p. 93-109, 2021-09-30. (19/05748-0)

BRAVO, DANIEL TREVISAN; LIMA, GUSTAVO ARAUJO; LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE; COLOMBO, VITOR PESSOA; DJOGBENOU, LUC; DENSER PAMBOUKIAN, SERGIO VICENTE; QUARESMA, CRISTIANO CAPELLANI; DE ARAUJO, SIDNEI ALVES. Automatic detection of potential mosquito breeding sites from aerial images acquired by unmanned aerial vehicles. COMPUTERS ENVIRONMENT AND URBAN SYSTEMS, v. 90, NOV 2021. (19/05748-0)