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Detecção de landmarks e classificação de subespécies de abelhas através de asas com deep learning

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Com intuito de auxiliar no manutenção de colmeias na apicultura, esse projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um classificador automático de subespécies de abelhas. Para isso foi desenvolvido um programa que utiliza das landmarks adaptadas de Nawrocka[ 1] para classificação, porém para realizar o processo de forma automática, foi necessário implementar um detector de objetos capaz de encontrar asas de abelha em uma imagem e um detector de landmarks capaz de indentificá-las em uma imagem e então proceder para classificação. O detector de objetos foi capaz de detectar 98% das asas e o detector de landmarks obteve foi capaz de detectar todos os landmarks em 91% dos casos, com uma precisão de 94% de semelhança com landmarks marcados a mão. A classificação por sua vez, apresentou bons resultados com as maiores classes dos datasets(em quantidade de elementos), tendo 92% de precisão com as duas maiores classes e 87% de precisão com as três maiores.
Autores principais:Gomes, Walter Betini Sandim
Assunto:Visão computacional Detecção de landmarks Detector de objetos Deep learning
Ano:2020
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Instituto Politécnico de Bragança
Idioma:português
Origem:Biblioteca Digital do IPB

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