@MASTERSTHESIS{ 2021:545620847,
 	title = {Sistema de visão computacional para identificação automática de potenciais focos do mosquito Aedes aegypti a partir de imagens adquiridas por drones},
 	year = {2021},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3045",
 	abstract = "A Organização Mundial da Saúde (OMS) tem alertado que medidas eficazes de controle de vetores são essenciais para reduzir a incidência de doenças infecciosas transmitidas por mosquitos, como o Aedes aegypti. Neste sentido, os veículos aéreos não tripulados (VANTs), popularmente conhecidos como drones, tem se tornado uma importante ferramenta tecnológica para as equipes de vigilância sanitária mapearem e eliminar criadouros de mosquitos em áreas onde doenças como dengue, zika, chikungunya e malária são endêmicas, pois permitem a aquisição de imagens aéreas com alta resolução espacial e temporal. No entanto, essas imagens são usualmente analisadas por meio de processos manuais, que consomem muito tempo nas intervenções de controle e combate aos mosquitos. Este trabalho apresenta uma investigação acerca da aplicabilidade, limitações e escalabilidade das abordagens encontradas na literatura para identificação automática de potenciais criadouros de mosquitos com o uso de drones, bem como o desenvolvimento um sistema de visão computacional (SVC) para tal finalidade, que indica, por meio de dados georreferenciados, a localização de objetos e cenários suspeitos em imagens aéreas adquiridas por um drone. Para tanto, foram implementadas e avaliadas diferentes configurações de redes neurais convolucionais (RNC) oriundas do framework YOLOv4, as quais apresentaram taxas de acerto e mAP-50 (mean average precision) variando de 0,8926 e 0,9061 a 0,9513 e 0,9629. Para conduzir as avaliações foi composta uma base com 500 imagens, adquiridas em áreas urbanas da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) e que contemplam os objetos e cenários definidos como alvo. Os resultados obtidos, comparados com resultados recentes da literatura, indicam que a abordagem baseada em RNC foi adequada para compor o SVC proposto, que deu origem a um artefato de software, e que o uso de drones pode proporcionar melhorias substanciais em programas de prevenção e combate de fontes de reprodução de mosquitos.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}