Estudo e desenvolvimento de um sistema de detecção e contagem de gado em imagens aéreas utilizando redes neurais

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dc.contributor.advisorFrança, Maria Bernadete de Morais [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorManfrim, Angelica Cristinapt_BR
dc.contributor.bancaMelo, Leonimer Flávio dept_BR
dc.contributor.bancaMorais, Flávio José de Oliveirapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:04:49Z
dc.date.available2024-05-01T14:04:49Z
dc.date.created2022.00pt_BR
dc.date.defesa29.07.2022pt_BR
dc.description.abstractResumo: O monitoramento da quantidade de gado presente em um rebanho é de suma importância para a agropecuária, sendo atualmente realizado de forma invasiva e estressante para os animais, com técnicas como a de brinco RFID Pesquisas vem sendo realizadas utilizando a aplicação redes neurais e a aprendizagem profunda na solução deste problema A partir de imagens aéreas de drone e um sistema de detecção de objetos, é possível realizar a contagem à distância, sem necessitar movê-los do local aberto em que estão Para isso é necessário um dataset com imagens dos animais para que a rede neural consiga aprender, identificar e analisar Com a utilização de um dataset disponível, foi possível projetar o sistema para mapear e quantificar Neste trabalho foram utilizadas as redes Resnet-5 , Resnet-11, SSD-Inception-V2 e YOLOv4, e as métricas de PASCAL VOC, chegou-se aos resultados de precisão da detecção O framework de contagem funcionou como esperado, nota-se a necessidade de repetir os experimentos e a aplicação de novas redes neurais O framework está disponível para utilização em estudospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Monitoring the number of cattle present in a herd is extremely important for agriculture, currently being carried out in an invasive and stressful way for animals, with techniques such as RFID tag Research has been carried out using the application of neural networks and deep learning to solve this problem From aerial drone images and an object detection system, it is possible to count remotely, without having to move them from the open place where they are For this, a dataset with images of the animals is needed so that the neural network can learn, identify and analyze Using an available dataset, it was possible to design the system to map and quantify In this work, the Resnet-5, Resnet-11, SSD Inception-V2 and YOLOv4 networks were used, as well as the PASCAL VOC metrics, reaching the detection accuracy results The counting framework worked as expected, there is a need to repeat the experiments and the application of new neural networks The framework is available for use in studiespt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12969
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectPecuáriapt_BR
dc.subjectPecuáriapt_BR
dc.subjectDatasetpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectElectrical engineeringpt_BR
dc.subjectNeural networks (Computing)pt_BR
dc.titleEstudo e desenvolvimento de um sistema de detecção e contagem de gado em imagens aéreas utilizando redes neuraispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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