Classificação de insetos em milho à granel por meio de análise de vídeos endoscópicos

Abstract

Insetos causam perdas quantitativas e qualitativas significantesemgrãos armazenados. Neste cenário, é de vital importância uma identificação rápida de insetos em grãos para que sejam tomadas medidas de controle. Ao invés de coletar amostras de grãos para análise visual/laboratorial, é proposta a realização desta tarefa de identificação de formaautomática, usando métodos computacionais para a análise de vídeos endoscópicos. Os vídeos são gravados dentro de armazéns de grãos usando câmera endoscópica. Como o processo de classificação de objetos em movimento em vídeo depende fundamentalmente de uma segmentação de objeto precisa, é proposto um novo método de segmentação por subtração de plano de fundo e comparado seus resultados com os principais métodos da literatura de acordo com um estudo de revisão recente. A principal inovação neste método de subtração de plano de fundo está no processo de binarização que usa dois thresholds: um global e um local. Os resultados binarizados são combinados pela adição de detalhes do objeto obtido pelo threshold local no resultado do threshold global. Resultados experimentais, realizados através de análise visual dos resultados de segmentação e usandoumclassificadorSVMindicamque o método de segmentação proposto produz melhores resultados que métodos do estado da arte atual da literatura de subtração de plano de fundo.