A APRIMORAMENTO DE FERRAMENTA DE RASTREIO DE PARALARVAS DE POLVO

OCTOPUS TRACKER: APRIMORAMENTO DE FERRAMENTA DE RASTREIO DE PARALARVAS DE POLVO

Palavras-chave: rastreamento,visão computacional,espécime

INTRODUÇÃO

Na área de pesquisa na qual o foco do estudo é a observação de alguns animais, seja para o estudo de espécies que estejam sob algum tipo de ameaça, ou espécies comuns no comércio. A observação, controle e estudos dessas espécies são grande parte das vezes feitas de forma manual. Isso torna o processo um pouco mais custoso e com uma margem de erro muito grande. Por conta disso, a espécie Octupus Insularis é uma das espécies que possui um número pequeno de dados sobre seu comportamento e suas condições de vida. Dessa forma prejudicando a sua criação em cativeiro e entendimento sobre a espécie.

Então visando facilitar o processo, são desenvolvidas de ferramentas computacionais, para fazer o monitoramento e controle desses animais. Então com isso, são eliminados parcialmente os processos que são realizados manualmente. Essas ferramentas utilizam metodologias de visão computacional para fazer seu rastreamento e detecção das paralarvas, e inteligência artificial para fazer a análise de seu comportamento.

A ferramenta foi desenvolvida pelo estudante paulo Henrique Lopes carlos, em seu trabalho de conclusão de curso em Ciência da Computação. E em seu desenvolvimento foram utilizadas softwares livres como: a linguagem de programação python e as bibliotecas OpenCV e tensor Flow.

Com o desenvolvimento dessa ferramenta, o trabalho em cativeiros das espécies em questão poderiam ser analisadas de forma mais mais precisa do que a convencional. Permitindo analisar o comportamento singular de cada uma das paralarvas e entender um pouco de seu comportamento. Contudo, ainda que seja uma ferramenta consideravelmente funcional, ainda tem algumas imprecisões que precisam ser corrigidas.

OBJETIVO

O desenvolvimento de ferramentas para controle, detecção e análise de espécies animais, tem como objetivo facilitar um trabalho que normalmente é feito de forma manual. E também, melhorar, pois utilizando ferramentas computacionais, o número de dados que pode ser coletado de forma automática é enorme. No entanto, a precisão desses dados é muito importante, pois essas ferramentas trabalham com uma grande quantidade de espécimes, e um dos seus objetivos principais é fazer seu rastreamento, e realizar o rastreamento enquanto a identificação singular de cada uma das espécimes fica mudando, torna o trabalho bem mais complexo.

Durante o processamento, dados relacionados a posição das paralarvas são salvos em um arquivo. Porém nesse momento as posições coletadas não tem uma identificação singular de cada paralarva. Então é preciso utilizar um algoritmo para rastrear e dar um identificador para cada uma das espécies. Assim podendo analisar cada uma separadamente.

O algoritmo utilizado na ferramenta foi o Algoritmo de húngaroo (CUI et al., 2016), que faz a distância euclidiana entre dois objetos. O algoritmo define que um espécime que estava na posição XY é o mesmo que estava na posição XiYi se a distância entre esses dois pontos for mínima(figura 01). Porém, se não tiver outro fator além da distância para verificar o estado e posição de cada uma das espécies, esse algoritmo se torna propenso a falhas, pois se uma paralarva, por exemplo, estiver muito próxima de outra em determinado instante, é possível que o cálculo de errado. Pois ele pega