Dissertação
Image-based fish freshness estimation EVALUATED
Este trabalho propõe um sistema automatizado não invasivo para classificação da frescura do peixe, que toma como entrada imagens de peixes, bem como 3 novos conjuntos de dados de imagens de peixes de 3 espécies diferentes - a dourada, a truta arco-íris e o linguado. Os conjuntos de dados incluem metadados, como máscaras de segmentação geradas manualmente correspondentes às regiões do olho e do corpo do peixe, bem como o tempo desde a captura. Para a classificação da frescura do peixe são considerados quatro níveis de frescura: muito fresco, fresco, não fresco e estragado. O sistema proposto inicia com uma etapa de segmentação de imagem, com o objetivo de segmentar automaticamente as regiões do corpo e dos olhos do peixe, seguida da classificação da frescura com base nas características dos olhos ou do corpo do peixe. O sistema utiliza Transformers, pela primeira vez na classificação da frescura do pescado, tanto no processo de segmentação, com o modelo Segformer, tanto na extração de características e classificação da frescura, utilizando os modelos Vision Transformer (ViT) e MobileVitV2.
dezembro 6, 2023, 14:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Paulo Luís Serras Lobato Correia
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado