Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA.
2023
C. NETO, M. F. | RAMOS, A. J. A. | CARDOSO, J. P. S. | DIREITO, W. V. | ALBUQUERQUE, V. C. N. | OLIVEIRA, M. E. C. | PEREIRA, D. S. | OLIVEIRA, R. C. L. | MANOEL F. C. NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ | ANDRÉ J. A. RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ | JOÃO P. S. CARDOSO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ | WILLIAM V. DIREITO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ | VIVIAN C. N. ALBUQUERQUE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA | MARCOS ENE CHAVES OLIVEIRA, CPATU | DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU | ROBERTO C. L. OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ.
Apresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%.
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Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
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