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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.21.2018.tde-21032018-150041
Documento
Autor
Nome completo
Maia Gomes Medeiros
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Lopes, Rubens Mendes (Presidente)
Alba, Jose Juan Barrera
Barros, Ettore Apolonio de
Título em português
Desenvolvimento de uma instrumentação de captura de imagens in situ para estudo da distribuição vertical do plâncton
Palavras-chave em português
aprendizado de máquina
automatização
câmera
desenvolvimento de software
imageamento
partículas
zooplâncton
Resumo em português
Desenvolveu-se, pela Universidade de São Paulo, o protótipo de um equipamento submersível de captura para estudo de plâncton. Baseado na técnica shadowgraph, é formado por um feixe de LED infravermelho colimado e uma câmera de alta resolução, executados por um sistema de controle automatizado. Foram utilizados softwares de visão computacional desenvolvidos pelo Laboratório de Sistemas Planctônicos (LAPS) que executam várias tarefas, incluindo a captura e segmentação de imagens e a extração de informações com o intuito de classificar automaticamente novos conjuntos de regiões de interesse (ROIs). O teste de aprendizado de máquina contou com 57 mil quadros e 230 mil ROIs e teve, como base, dois algoritmos de classificação: o Support Vector Machine (SVM) e o Random Forest (RF). O conjunto escolhido para o treinamento inicial continha 15 classes de fito e zooplâncton, às quais foi atribuído um subconjunto de 5 mil ROIs. Os ROIs foram separados em grandes classes de, pelo menos, 100 ROIs cada. O resultado, calculado por meio do algoritmo de aprendizagem RF e SVM e fundamentado no método de validação cruzada, teve uma precisão de 0,78 e 0,79, respectivamente. O conjunto de imagens é proveniente de Ubatuba, no estado de São Paulo. Os perfis verticais elaborados apresentaram diferentes padrões de distribuição de partículas. O instrumento tem sido útil para a geração de dados espacialmente refinados em ecossistemas costeiros e oceânicos.
Título em inglês
Development of an in situ image capture instrumentation to study the vertical distri bution of plankton
Palavras-chave em inglês
automation
camera
imaging
learning machine
particles
software development
zooplankton
Resumo em inglês
The University of São Paulo developed an underwater image capture system prototype to study plankton. Based on the shadowgraphic image technique, the system consists of a collimated infrared LED beam and a high-resolution camera, both executed by an automated control system. Computer vision software developed by the research laboratory was used to perform various tasks, including image capturing; image segmentation; and extract information to automatic classify news regions of interest (ROIs). The machine learning test had 57,000 frames and 230,000 ROIs, based on two classification algorithms: Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). The chosen set of the initial training had 15 classes of phytoplankton and zooplankton, which was assigned a subset of 5,000 ROIs. Big classes of, at least, 100 ROIs each were organized. The result, calculated by the RF and SVM learning algorithm and based on the cross-validation method, had a 0.78 and 0.79 precision score, respectively. The image package comes from Ubatuba, in the state of São Paulo. The vertical profiles elaborated presented different particles distribution patterns. The instrument has been useful for spatially refined data generation in coastal and oceanic ecosystems.
 
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Data de Publicação
2018-03-22
 
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