
Idioma
Python
Tipo de ferramenta
Algoritmo
Licença
The MIT License
Version
0.1.0
Chefe do Gabinete de Ministros

O AEDES Detector é um sistema de visão artificial desenvolvido para identificar a presença de ovos do mosquito Aedes Aegypti em imagens obtidas de ovitrampas. Essa tecnologia é fundamental para o monitoramento e controle da população de mosquitos, contribuindo para a prevenção de doenças como dengue, Zika e chikungunya. Desenvolvido em colaboração com o Ministério da Saúde da Argentina, a área de Epidemiologia da Cidade de Buenos Aires e a Direção Nacional de Dados e Informação Pública, o Detector AEDES é apoiado por algoritmos de processamento de imagens em Python. Este sistema é uma peça fundamental na estratégia de vigilância entomológica, permitindo uma resposta mais ágil e eficaz à propagação do mosquito.
O problema abordado pelo Detector Aedes concentra-se no laborioso e demorado processo de análise manual de imagens de ovitrampas para vigilância do mosquito. Os métodos tradicionais exigem que os entomologistas inspeccionem visualmente e contem os ovos dos mosquitos, o que pode estar sujeito a erros humanos e não é escalável para monitorização em larga escala. Esta solução aborda estes desafios, fornecendo uma forma automatizada, precisa e eficiente de analisar estas imagens, melhorando assim as capacidades dos programas de monitorização e controlo de mosquitos.
Algoritmos de visão computacional: emprega algoritmos de visão computacional para analisar imagens de ovitraps (ovisensors). Pacote Python: Disponível como um pacote Python, pode ser instalado via PIP. Processamento de imagem para detecção de mosquitos: processa imagens para detectar possíveis locais de criação de mosquitos. Saída para CSV: capaz de salvar resultados em um arquivo CSV para análises adicionais. Desenvolvimento e contribuição: oferece uma opção de instalação de desenvolvimento e incentiva as contribuições para melhorar o software.
Organizes modules: structured as a Python package, it enables efficient component importation. Facilitates analysis: includes modules for image analysis and database management. Manages configurations: uses YAML files for adjustments without altering the codebase. Implements OOP: employs object-oriented programming to represent data structures. Evolves with version control: retains previous versions for reference and backward compatibility.

Consulte o equipamento de Código para o Desenvolvimento e descubra como nossas herramientas de código abertas, cuidadosamente curadas, podem se apoiar em sua instituição na América Latina e no Caribe. Escritores para explorar soluções, resolver dúvidas de implementação, compartilhar resultados de reutilização ou apresentar uma nova ferramenta. Escreva para [email protected]

Detecção de abaixadores de língua usando Canny e Hough. Mostra detecção de bordas e linhas paralelas em uma imagem de um abaixador de língua sobre fundo cinza. Três imagens ilustram o processo passo a passo.

Detector Aedes: Algoritmos para imagens de ovipositores. Instalação: `pip install detector_aedes` e renomear `config_sample.yml` para `config.yml`. Instalação dev: clonar repo, inst. req. e renomear config. Documentação: detector-aedes.readthedocs.io.

Esta imagem mostra um trecho de documentação do pacote Python com dois submódulos, analisadores e conectores, usando diretivas Sphinx para gerar automaticamente informações do módulo.
Guia detalhado sobre instalação, uso e funcionalidades do software.
Menção ao desenvolvimento do Detector AEDES no contexto de projetos de dados abertos na Argentina.
Explica a relevância do código aberto para a equipe da Data Argentina e seus projetos em destaque.
