Identificação de espécies de peixes e camarão utilizando técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionais

Amorim, Leonardo Barbosa (2022)

Trabalho de Conclusão de Curso

RESUMO: A Organização mundial de saúde recomenda fortemente o consumo de pescado pela população mundial, sendo essa uma fonte de nutrientes interessante e, a FAO (Fundação das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura) tem registrado grande crescimento na indústria de pescado nos últimos anos. Deste modo, o objetivo deste trabalho é identificar espécies de peixes e camarão utilizando técnicas de inteligência artificial e visão computacional. Dentre as técnicas de inteligência artificial estão as Redes Neurais Artificiais. Assim, as redes neurais podem ser utilizadas como forma de otimizar o trabalho da indústria, visando reduzir custos e melhorar processos. Este trabalho propõe um modelo de rede convolucional para identificação de pescado. Foram utilizadas oito espécies de peixes e uma espécie de camarão da região do mar Egeu, disponibilizado pelo Departamento de Engenharia Eletrônica e Elétrica da Universidade de Economia de Izmir, na Turquia. O banco de dados já está consolidado e foi disponibilizado pela instituição, com considerável volume de dados, o que contribuiu para a escolha. Os resultados da quantidade de acertos foram na ordem de 99%, o que demonstra resultados promissores, que podem contribuir para a confiabilidade da identificação de espécies de frutos do mar.


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