Classificação de insetos em milho à granel por meio de análise de vídeos endoscópicos
| dc.contributor.advisor1 | Silva, Sérgio Francisco da | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9061098995683609 | eng |
| dc.contributor.referee1 | Silva, Sérgio Francisco da | |
| dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9061098995683609 | eng |
| dc.contributor.referee2 | Rabelo, Marcos Napoleão | |
| dc.contributor.referee3 | Henrique, Marcos Luiz | |
| dc.creator | Geus, André Reis de | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7660837905331176 | eng |
| dc.date.accessioned | 2017-07-07T20:25:28Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-04-26T13:40:31Z | |
| dc.date.available | 2022-04-26T13:40:31Z | |
| dc.date.issued | 2016-03-10 | |
| dc.description.abstract | Insects cause significant losses of stored grains in both quantity and quality. In the scenary, it is of paramount importance an early identification of insects in grains to take control measures. Instead of sampling and visual/laboratory analysis of grains, we propose to carry out the insects identification task automatically, using computational methods to perform endoscopic video analysis. The videos are recorded inside of grains warehouses by an endoscopic camera. As the classification process of moving objects in video rely heavily on precise segmentation of moving objets, we propose a new method of background subtraction and compared their results with the main methods of the literature according to a recent review. The main innovation of the background subtractionmethod rely on the binarization process that uses two thresholds: a global and a local threshold. The binarized results are combined by adding details of the object obtained by the local threshold in the result of the global threshold. Experimental results performed through visual analysis of the segmentation results and using a SVM classifier, suggest that the proposed segmentation method produces more accurate results than the state-of-art background subtraction methods. | eng |
| dc.description.resumo | 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. | eng |
| dc.description.sponsorship | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG | eng |
| dc.format | application/pdf | * |
| dc.identifier.citation | GEUS, A. R. Classificação de insetos em milho à granel por meio de análise de vídeos endoscópicos. 2016. 61 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, Catalão, 2016. | eng |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/tede/handle/tede/7511 | |
| dc.language | por | eng |
| dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | eng |
| dc.publisher.country | Brasil | eng |
| dc.publisher.department | Regional Catalão (RC) | eng |
| dc.publisher.initials | UFG | eng |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Modelagem e Otimização (RC) | eng |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Classificação de insetos | por |
| dc.subject | Subtração de plano de fundo | por |
| dc.subject | Extração de características | por |
| dc.subject | Classificador SVM | por |
| dc.subject | Insects classification | eng |
| dc.subject | Background subtraction | eng |
| dc.subject | Feature extraction | eng |
| dc.subject | SVM classifier | eng |
| dc.subject.cnpq | BIOENGENHARIA::MODELAGEM DE FENOMENOS BIOLOGICOS | eng |
| dc.title | Classificação de insetos em milho à granel por meio de análise de vídeos endoscópicos | eng |
| dc.title.alternative | Insects classification in maize by endoscopic vídeo analysis | eng |
| dc.type | Dissertação | eng |