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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Método aplicado ao monitoramento remoto de animais vaseado em aerolevantamento com VANT e aprendizagem profunda
metadata.dc.creator: Vasconcellos, Bruno Campos de
metadata.dc.contributor.advisor1: Pinho, Leonardo Bidese de
metadata.dc.contributor.referee1: Pinho, Leonardo Bidese de
metadata.dc.contributor.referee2: Cardoso, Fernando Flores
metadata.dc.contributor.referee3: Heinen, Milton Roberto
metadata.dc.contributor.referee4: Ferreira Júnior, Paulo Roberto
metadata.dc.description.resumo: Uma das demandas necessárias na pecuária de manejo extensivo é a de contagem de animais em áreas de dezenas de hectares, onerosa quando realizada de forma manual e local. Neste contexto, este trabalho propõe e discute a eficácia de um método semiautônomo, não invasivo, para identificação remota de animais a campo, aplicável a sistemas de pecuária de precisão. O método foi concebido a partir de uma metodologia de pesquisa aplicada experimental, exploratória no seu início e posteriormente explicativa, tendo como base técnicas de sensoriamento remoto que incluem processos de coleta de imagens por aerolevantamento com câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado, persistência das imagens obtidas por meio de armazenamento em bancos de dados espaço-temporal e processamento das imagens armazenadas para a construção de um ortomosaico da propriedade rural sucedida pela aplicação de processos de descoberta de padrões, fazendo uso de aprendizagem de máquina, em especial de redes neurais convolucionais. Conforme experimentos realizados em um cenário real, o método demonstrou ser eficaz, sendo capaz de, a partir de diferentes coletas de imagens feitas com um VANT a 100 m, detectar e contar animais com acurácia de até 92%, sendo ainda possível identificar a posição geográfica aproximada dos animais a campo.
Abstract: One of the main demands in the extensive livestock management is the counting of animals in areas of tens of hectares, costly when performed manually and locally. In such context, this work proposes and discusses the effectiveness of a semi-autonomous, noninvasive method for remote identification of animals in the field, applicable to precision livestock farming systems. The method was conceived from an applied experimental methodology, exploratory at first, explanatory later, based on remote sensing techniques that include image collection processes by aerial surveying with a RGB camera embedded in an unmanned aerial vehicle, the persistence of the images obtained by means of storing spatiotemporal data, and processing of stored images to generate an orthomosaic map covering the rural property succeeded by the application of pattern discovery processes, making use of machine learning, especially convolutional neural networks. According to experiments carried out in a real scenario, the method proved to be effective, being able to detect and count animals with an accuracy of up to 92% from different sets of images collected using UAV at 100 m, and it is still possible to identify the position the animals to the field.
Keywords: Pecuária de precisão
Sensoriamento remoto
Sistemas de informação geográfica
Redes neurais convolucionais
Bancos de dados espaço-temporais
Precision livestock
Remote sensing
Geographic information systems
Convolutional neural networks
Space-time databases
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pampa
metadata.dc.publisher.initials: UNIPAMPA
metadata.dc.publisher.department: Campus Bagé
metadata.dc.publisher.program: Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
Citation: VASCONCELLOS, Bruno Campos de. Método aplicado ao monitoramento remoto de animais vaseado em aerolevantamento com VANT e aprendizagem profunda. 71 f. 2019. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2019.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4590
Issue Date: 1-Mar-2019
Appears in Collections:Mestrado em Computação Aplicada

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