Detecção e classificação de Aedes Aegypti utilizando Visão Computacional

• Processo: 24/04796-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Eduardo André Mossin
• Beneficiário: Guilherme Nunes Marques
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Sertãozinho. Sertãozinho , SP, Brasil
• Assunto(s): Aedes aegypti Visão computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aedes aegypti | Detecção de Mosquitos | Visão Computacional | Yolo | Inteligência Artificial

Resumo

O Aedes Aegypti representa uma ameaça significativa à saúde pública no Brasil, sendo vetor de doenças como dengue, zika e chikungunya. O controle eficaz desse mosquito é essencial para prevenir surtos dessas doenças e proteger a população. Neste contexto, a detecção e correta classificação deste tipo de mosquito ganha grande importância. Assim, o presente projeto propõe o desenvolvimento de uma solução destinada à detecção e classificação de mosquitos, com particular ênfase na identificação da espécie Aedes Aegypti. Este trabalho se fundamenta na aplicação de técnicas de inteligência artificial, em específico a Visão Computacional, como ferramenta para alcançar os objetivos propostos. A metodologia empregada baseia-se na aplicação da biblioteca YOLO (You Only Look Once) para análise de imagens que contenham ou não o Aedes Aegypti. Como resultado, espera-se um sistema automatizado capaz de receber como entrada uma fotografia e, através da Visão Computacional, identificar a presença de mosquitos e classificá-los como Aedes Aegypti ou não, contribuindo assim para o controle e prevenção de doenças transmitidas por esse vetor.