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Metodologia para classificação de comportamentos de matrizes pesadas utilizando técnicas de visão computacional

Processo: 08/05538-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2009
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2010
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Construções Rurais e Ambiência
Pesquisador responsável:Danilo Florentino Pereira
Beneficiário:Bruno César Brito Miyamoto
Instituição-sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Zootecnia de precisão   Bem-estar do animal   Inteligência artificial

Resumo

A utilização de imagens gravadas por câmeras de vídeo na análise dos comportamentos expressos por matrizes pesadas, elimina o efeito da presença humana no comportamento da ave, mas não soluciona problemas relacionados aos erros de interpretação humana, causados por imprecisão ou fadiga, frente à necessidade de efetuar uma longa análise de dados. Propõe-se nesse trabalho, a criação de uma metodologia de análise seqüencial de frames que atue na diferenciação dos comportamentos expressos por matrizes pesadas, que não foram totalmente distinguidos utilizando a metodologia de análise de um frame, efetuada no trabalho de Miyamoto (2008). A árvore de classificação desenvolvida no trabalho de Miyamoto (2008) e a nova metodologia de análise seqüencial de frames servirão de alicerce para o desenvolvimento de sistema de visão computacional capaz de classificar comportamentos expressos por matrizes pesadas e irão contribuir para a construção de modelos computacionais de estimativa de bem-estar dessas aves.

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