Dissertação
Image-based Shrimp Monitoring System EVALUATED
A criação de camarões em aquacultura é uma indústria em crescimento e a automatização de determinados processos dentro nos tanques de aquacultura está a tornar-se cada vez mais importante para melhorar a eficiência. Esta dissertação propõe um sistema baseado em imagens concebido para abordar quatro tarefas-chave num tanque de aquacultura do camarão Penaeus Vannamei: estimar o comprimento e o peso dos camarões, contar camarões e avaliar a atratividade da ração. Um conjunto de dados de mais de 1000 imagens foi capturado ao longo de vários dias e alturas do dia, sob condições de iluminação variáveis. Este dataset foi utilizado para treinar um modelo de segmentação, que foi empregado para detectar e filtrar camarões nas posições ideais para a estimação das dimensões. Obtiveram-se resultados promissores. Para a estimativa do comprimento, o método 'Minimum Bounding Box' obteve um erro médio de precisão (MAPE) de 1,56%, e a estimativa da largura resultou num MAPE de 0,15%. Estas dimensões foram então utilizadas para estimar o peso do camarão. A contagem de camarões também produziu resultados satisfatórios com um MAPE médio de 7.17%, assegurando um controlo satisfatório da população do tanque. Além disso, duas abordagens diferentes foram exploradas para analisar a atratividade da ração. O protótipo desenvolvido nesta dissertação fornece a base para um sistema adaptável que pode ser dimensionado para vários tanques, permitindo uma monitorização eficiente e automatizada. Além disso, pode também ser adaptado para monitorizar outras espécies criadas em ambientes semelhantes.
novembro 20, 2024, 17:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Paulo Luís Serras Lobato Correia
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado