@PHDTHESIS{ 2019:881742333,
 	title = {Identificação automática de possíveis criadouros do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens aéreas adquiridas por VANTs},
 	year = {2019},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2570",
 	abstract = "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) 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 trabalho propõe-se uma abordagem de visão computacional para a identificação automática de objetos e cenários que representam potenciais criadouros do mosquito Aedes aegypti, a partir de imagens aéreas de regiões urbanas adquiridas por VANTs. A abordagem proposta contempla 4 etapas: composição de ortomosaicos, identificação de objetos e cenários suspeitos, detecção de pequenas porções d’água e geração de ortomosaicos anotados e relatórios. Para detecção de objetos e cenários suspeitos foram exploradas duas técnicas: redes neurais convolucionais  RNC e Bag Of Visual Words  BoVW combinada com o classificador Support Vector Machine  SVM (BoVW+SVM), sendo os resultados obtidos mensurados por meio da taxa mean Average Precision  mAP-50. Na detecção de objetos usando uma RNC modelo YOLOv3 obteve-se a taxa de 0,9610 para o mAP-50, enquanto na tarefa de detecção de cenários, na qual comparou-se os resultados da RNC tiny-YOLOv3 e de BoVW+SVM, foram obtidas as respectivas taxas de 0,9028 e 0,6453. Esses resultados sugerem que as RNCs são suficientes para identificação dos potenciais criadouros uma vez que juntas levaram à obtenção da taxa média de 0,9319 para o mAP-50. No que tange a detecção de pequenas porções d’água, nos experimentos conduzidos obteve-se o valor de 0,9757 para a medida de similaridade Structural Similarity Index  SSIM. Os resultados obtidos nos experimentos envolvendo as 4 etapas permitiram evidenciar que a abordagem proposta pode trazer contribuições significativas para a implementação de sistemas computacionais que visem auxiliar os agentes de saúde, no planejamento e execução de atividades de combate ao mosquito Aedes aegypti com o uso de VANTs.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}