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Soluções baseadas em redes neurais convolucionais para contagem automática de animais aquáticos

dc.contributor.advisorMendes Neto, Francisco Milton
dc.contributor.authorBessa, Willian Ramon Barbosa
dc.contributor.coadvisorMoreira, Mário Wedney de Lima
dc.contributor.referee1Moreira, Mário Wedney de Lima
dc.contributor.referee2Liberalino, Carlos Heitor Pereira
dc.coverage.spatialMossorópt_BR
dc.date.accessioned2023-03-08T13:18:36Z
dc.date.available2023-03-08T13:18:36Z
dc.date.issued2022-08-15
dc.description.abstractA aquicultura é o processo de cultivo de organismos com o habitat predominantemente aquático, sendo hoje uma importante atividade na produção de alimento humano. Apesar de sua importância, ainda existe uma série de atividades que são realizadas quase que exclusivamente de forma manual, dentre elas, pode-se destacar a contagem de animais. Logo, esse trabalho apresenta a proposição de um conjunto de soluções para dar suporte à atividade de contagem de animais aquáticos, utilizando técnicas de visão computacional e de aprendizado de máquina, através de aprendizado profundo, com o diferencial de que o usuário final será capaz de acessar as soluções via smartphone. Como a solução final será disponibilizada para o usuário utilizar de forma autônoma, foi desenvolvido um modelo para ser usado como limiar de ativação, que avalia se a imagem enviada está em conformidade ou não. Atualmente o modelo está com 99% de precisão. Foi desenvolvido também um modelo de contagem baseado em YOLOv4 que alcançou 98.50% de mAP e 98.70% de acurácia, obtendo assim um excelente resultadopt_BR
dc.description.abstract2Aquaculture is the process of cultivating organisms from predominantly aquatic habitat, and it is today an important activity for the production of human food. Despite its importance, there are still a number of activities that are presented almost exclusively manually, among them, the process of counting animals can be highlighted. Therefore, this work presents a proposal for support solutions to the activity of counting aquatic animals, using computer vision and machine learning techniques, through deep learning algorithms, with the particularity that the end-user will be able to access the solutions via smartphone. Since the final solution will be provided anonymously to the user, it was then built a test model to be used as an activation threshold, evaluating if the image that was sent to the system is in accordance or not. Currently said model has a 99% precision rate. A counting model based on YOLOv4 was also developed, which reached 98.5% of mAP and 98.70% of accuracy, thus obtaining an excellent resultpt_BR
dc.description.physical77 p.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.identifier.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5725021666916341pt_BR
dc.identifier.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5897512027948966pt_BR
dc.identifier.bibliographicCitationBESSA, Willian Ramon Barbosa. Soluções baseadas em redes neurais convolucionais para contagem automática de animais aquáticos. 2022. 77 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2022.pt_BR
dc.identifier.coadvisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2139341870563949pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/8848
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas e Naturais - CCENpt_BR
dc.publisher.initialsUFERSApt_BR
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Áridopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesspt_BR
dc.rights.holderUFERSApt_BR
dc.rights.licenseCC-BY-SApt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0pt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.keywordAquiculturapt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subject.keywordVisão computacionalpt_BR
dc.subject.keywordConjunto de dadospt_BR
dc.subject.keywordLimiar de ativaçãopt_BR
dc.titleSoluções baseadas em redes neurais convolucionais para contagem automática de animais aquáticospt_BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesispt_BR

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