Rastreamento de Abelhas por Visão Computacional com o Emprego de Marcadores Fiduciais e Inferência Bayesiana

• Processo: 23/05186-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2023
• Vigência (Término): 31 de janeiro de 2024
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Carlos Dias Maciel
• Beneficiário: Maurício Garcia di Mase
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/50851-0 - INCT 2014: Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Sistemas Autônomos Cooperativos Aplicados em Segurança e Meio Ambiente, AP.TEM
• Assunto(s): Inferência bayesiana Visão computacional Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inferência Bayesiana | Visão Computacional | Processamento de Sinais

Resumo

Abelhas são insetos, que embora simples a um nível individual, apresentam comportamentos sociais complexos e possuem meios de comunicação entre operárias e das operárias com as rainha mediados por sinais sonoros, por vibração nos favos e até por signos comportamentais (e.g. waggle dance) (Seeley, 2010). Desenvolvimentos na área da apicultura de precisão e na pesquisa biológica sobre a susceptibilidade desses insetos a agrotóxicos amplamente utilizados na agricultura brasileira, como a imidaclopride, tem feito crescer a relevância de algoritmos computacionais capazes de monitorar abelhas ou rastreá-las por visão computacional (Eren et al., 1997; Uthoff et al., 2023; Qandour et al., 2014; Ramsey et al., 2020; Campbell et al., 2008; Ngo et al., 2019; Boenisch et al., 2018; Wario et al., 2015; Bozek et al., 2021; Crall et al., 2015; Júnior et al., 2019). Neste projeto de Iniciação Científica, o autor se propõe a implementar um algoritmo de monitoramento que se fia na utilização de um pré-processamento baseado na identificação de marcadores fiduciais individualizados nas abelhas em conjunto com um processamento por inferência bayesiana para fazer o rastreamento individual de cada abelha marcada. Essa abordagem baseada em programação probabilística bayesiana possui precedentes em várias outras soluções de análise de dados e está em direta continuidade com a linha de pesquisa do laboratório de processamento de sinais (LPS-SEL-EESC) (Villanueva, 2012; Endo et al., 2014; Santos, 2017; Nakashima et al., 2017; Gross et al., 2019, 2018; Oliveira Jr et al., 2022), que participa do INCT-SAC, ao qual pretende-se vincular esse projeto de IC. Uma vez testada e em pleno funcionamento, a ferramenta desenvolvida poderá ser utilizada por pesquisadores da Universidade Federal de Viçosa, que desde já fornecerão as gravações das abelhas para testar o algoritmo.