Desenvolvimento de um modelo de classificação de imagens de lagartas usando deep learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bueno, Matheus Felipe Bertonceli
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/255795
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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spelling Desenvolvimento de um modelo de classificação de imagens de lagartas usando deep learningInteligência ArtificialApp InventorLepidópterosAnimais PeçonhentosTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.Acontecem muitos acidentes com animais peçonhentos em Santa Catarina. Entre estes uma parcela considerável é causada por lagartas. Consequentemente, em casos de acidentes com lagartas ou mesmo antes no encontro com estes, é de fundamental importância identificar a espécie com a qual a vítima entrou em contato, em virtude do perigo associado especificamente com as lagartas do gênero Lonomia. Tendo em vista a importância dessa classificação de lagartas peçonhentas em Santa Catarina no contexto da saúde pública, uma possível e importante contribuição seria a criação de um aplicativo móvel inteligente que permite a classificação automatizada voltado ao escopo de lagartas peçonhentas de SC. Assim, o objetivo geral deste trabalho é desenvolver e comparar modelos de classificação de imagens dedicados à identificação de lagartas peçonhentas de Santa Catarina. São adotadas técnicas de Deep Learning para automatizar a classificação a partir de fotos de lagartas criadas com a câmera do celular. O modelo desenvolvido foi implantado em um protótipo de aplicativo móvel usando App Inventor.Many accidents involving venomous animals occur in Santa Catarina. Among these, a significant portion is caused by caterpillars. Therefore, in cases of accidents with caterpillars, or even beforehand upon encountering them, it is of fundamental importance to identify the species with which the victim has come into contact, due to the specific danger associated with caterpillars of the genus Lonomia. Given the importance of classifying venomous caterpillars in Santa Catarina within the context of public health, a possible and significant contribution would be the development of an intelligent mobile application that allows automated classification focused on venomous caterpillars found in SC. Thus, the overall objective of this work is to develop and compare image classification models dedicated to identifying venomous caterpillars of Santa Catarina. Deep Learning techniques are employed to automate the classification from photos of caterpillars taken with a mobile phone camera. The developed model was implemented in a prototype mobile application using App Inventor.Florianópolis, SC.Wangenheim, Christiane Annelise Gresse VonUniversidade Federal de Santa Catarina.Bueno, Matheus Felipe Bertonceli2024-07-10T02:56:26Z2024-07-10T02:56:26Z2024-06-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis114application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/255795Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2024-07-10T02:56:26Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/255795Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732024-07-10T02:56:26Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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