Edição: XIV - 2021
ID: 1445
Participantes:
Número de Registro: PE06200620/117
Campus: Passo Fundo
Nível: Ensino Superior
Área: Ciências Exatas e da Terra
Temática: Multidisciplinar
O projeto foi concebido para auxiliar na automatização da classificação dos afídeos em armadilhas, de forma a conseguir monitorar a propagação de pulgões no campo. Em prol deste objetivo foi desenvolvido uma interligação entre o sistema de captura de imagens e uma rede neural convolucional, ambas desenvolvidas em trabalhos anteriores em parceria com a Embrapa Trigo. Com este projeto é possível agora o fluxo completo de informação. Desde a captura de imagens por uma câmera interligada via ROS com o servidor, o pré-processamento dessas imagens, sua classificação na rede neural convolucional até o retorno do resultado para o dispositivo requerente. O projeto, realizado com a utilização do Robot Operating System e a linguagem de programação Python, seguiu como linha de desenvolvimento a revisão bibliográfica para o melhor entendimento das tecnologias que seriam abordadas, a instalação e configuração em máquina virtual do servidor ROS para recebimento das imagens, a configuração da rede neural no mesmo ambiente do servidor ROS, e a interligação do servidor com a rede neural. Além da criação de uma aplicação WEB utilizando ReactJS e NodeJs com o auxílio do ROSlibjs para a captura remota de imagens. O recebimento destas imagens se deu através de um websocket configurado utilizando o ROSBridge no servidor. Os testes foram realizados com a utilização de objetos primeiramente, como forma de averiguar o fluxo das informações pelo sistema, posteriormente a rede neural foi reconfigurada para a sua adequação ao contexto dos afídeos.
Sistema multiagente;Rede Neural;Robot Operating System
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