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Análise de viabilidade técnica de uma solução para processamento em tempo real baseada em aplicação de inteligência artificial (I.A) junto a imagens coletadas por drones para a realização de inventário quantitativo de rebanho

Processo: 19/13699-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2020
Vigência (Término): 31 de outubro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Lucas Momm Bastos
Beneficiário:Fernando Souza de Andrade
Empresa:Horus Aeronaves Ltda. - EPP (Filial)
CNAE: Serviços de engenharia
Atividades técnicas relacionadas à arquitetura e engenharia
Vinculado ao auxílio:18/08354-0 - Análise de viabilidade técnica de uma solução para processamento em tempo real baseada em aplicação de inteligência artificial (I.A) junto a imagens coletadas por drones para a realização de inventário quantitativo de rebanho, AP.PIPE
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Redes neurais convolucionais   Agricultura de precisão   Inteligência artificial

Resumo

ssa pesquisa visa a análise de viabilidade técnica de uma solução para processamento em tempo real baseada em aplicação de Inteligência artificial (I.A) junto a imagens coletadas por drones para a realização de inventário quantitativo de rebanho. O uso de imagens aéreas obtidas através de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs, neste projeto chamado por drones) têm se mostrado uma importante ferramenta no agronegócio, devido à sua grande eficiência no monitoramento e planejamento agrícola. Na pecuária, em especial, a utilização das imagens dos drones pode auxiliar no processo de realização do inventário de rebanho. A quantidade massiva de dados que um drone coleta durante um sobrevoo traz alguns entraves no processamento e extração das informações que podem auxiliar o pecuarista na tomada de decisão. Esse projeto é uma continuação da investigação realizada em 2017 pelo pesquisador Eng. Eletrônico Giovanni Cimolin da Silva na aplicação de I.A nas imagens obtidas por drones para determinação da população de indivíduos. Em sua pesquisa Giovanni investigou a utilização de diferentes técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional para uma aplicação na detecção e contagem de indivíduos em uma plantação de eucaliptos. Foram utilizados os mais precisos modelos de redes neurais convolucionais (CNN, do inglês Convolutional neural network) através da plataforma tensorFlow. Em sua pesquisa Giovanni identificou que CNN do tipo single shot detector (SSD) apresentou resultados satisfatórios chegando a 93% de assertividade na detecção e contagem de árvores de pinus sendo 7 vezes mais rápidas do que outras redes testadas, com baixa demanda de hardware o que a possibilitaria ser embarcar o processamento e a detecção na própria aeronave. Pretende-se avaliar a performance dessas mesmas redes neurais agora aplicadas a realização de inventário quantitativo de rebanho. Sabe-se que nesta pesquisa existe uma quantidade complexa de variáveis e etapas necessárias para obtenção de resultados com validade real. Desta forma a pesquisa será dividida em quatro etapas: 1 - Revisão da bibliografia e estudo do estado da arte 2 - Seleção da rede neural 3- Criação do dataset e Treinamento da rede e 4 - Avaliação dos resultados. A primeira etapa, que consiste no aprofundamento ao tema e estudo do estado da arte, visa investigar os avanços que possam ter ocorrido na aplicação de rede neurais para solucionar problemas complexos, garantindo assim uma melhor seleção do tipo de rede para esta pesquisa. A terceira etapa consiste na criação de um dataset com um número de imagens mínimo para garantir convergência dos modelos de detecção e o treinamento das redes utilizando um cluster computacional. Em etapa final será realizado um relatório técnico com base na avaliação dos resultados obtidos que indicará ou não a possibilidade da submissão da proposta de elaboração de um protótipo no Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (pipe 2). Com os resultados desta pesquisa pretende-se avaliar a utilização das redes neurais embarcadas em drones como forma de realizar inventário quantitativo de rebanho. A pecuária bovina de corte é uma atividade econômica de grande importância para a economia nacional e para a sua administração faz-se necessário de informações confiáveis para uma gestão eficiente. Hoje os métodos para inventário de rebanho são manuais, com elevado taxa de erro e bastante demorados. Essa investigação pode contribuir para o aumento de competitividade e desenvolvimento econômico da produção de gado de corte no Brasil, através do desenvolvimento de nova ferramenta que permite um maior controle sobre seus ativos.