Os alunos do Departamento de Ciência da Computação da UFMG, Camila Laranjeira e Daniel Andrade, doutorado e graduação em Ciência da Computação, respectivamente, além do professor Jefersson A. dos Santos, ficaram em primeiro lugar no Grande Desafio ICIP 2023 – Detecção Automática de Criadouros de Mosquitos, ocorrido durante o IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2023), na semana passada, em Kuala Lumpur, capital da Malásia.
A proposta do desafio era utilizar imagens e vídeos captados por um drone para apoiar os agentes locais de saúde na localização de potenciais locais de risco de proliferação do mosquito Aedes aegypti. Assim, foi considerado um sistema para automatizar o processo de análise aplicando técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional para auxiliar o especialista na localização de focos relevantes de mosquitos. Neste desafio, para auxiliar o tão importante trabalho dos agentes de saúde, o objetivo era motivar o desenvolvimento de algoritmos para detecção automática de objetos comumente associados a estes locais críticos, sendo: Classe 1: pneus descartados; Classe 2: caixas d’água; Classe 3: baldes; Classe 4: poças; Classe 5: piscinas e Classe 6: garrafas.
De acordo com os autores, com a ameaça iminente das alterações climáticas, as doenças tropicais negligenciadas, como a dengue, o zika e a chikungunya, têm o potencial para se tornar uma preocupação global ainda maior. Assim, as tecnologias de sensoriamento remoto podem ajudar a controlar a propagação do Aedes Aegypti, vetor transmissor dessas doenças, por automatizar a detecção e mapeamento de criadouros de mosquitos locais, para que as entidades locais possam intervir adequadamente. “Em nosso trabalho, aproveitamos o YOLOv7, uma abordagem de detecção de última geração e computacionalmente eficiente, para localizar e rastrear focos de mosquitos em vídeos capturados por veículos aéreos não tripulados. Experimentamos um conjunto de dados divulgado ao público como parte
do grande desafio ICIP 2023, intitulado Detecção Automática de Criadouros de Mosquitos. Mostramos que o YOLOv7 pode ser aplicado diretamente para detectar categorias de focos maiores, como piscinas, pneus e tanques de água e que uma agregação barata e direta de detecção quadro a quadro pode incorporar consistência de tempo no processo de rastreamento”, contaram.
Segundo os organizadores do evento, a IEEE ICIP é a maior e mais abrangente conferência técnica do mundo focada em processamento de imagem e vídeo e visão computacional. Durante a conferência houve apresentação de palestrantes em plenárias de classe mundial, tutoriais, exposições, sessões especiais, sessões da indústria e um evento para mulheres na engenharia, que ofereceu um fórum para promover a inovação e o empreendedorismo. Além disso, ocorreram diversos eventos voltados para estudantes e jovens profissionais.
