Statistical evaluation of dynamical interaction involving bees: bayesian tracking and mutual information (2019)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA JÚNIOR, JORDÃO NATAL DE - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- DOI: 10.11606/D.18.2019.tde-25102021-102129
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; RASTREAMENTO; ABELHAS; ALGORITMOS; PESTICIDAS
- Keywords: Rastreamento de múltiplos alvos
- Language: Inglês
- Abstract: Rastrear objetos em vídeo é um método barato para obter informações sobre as partes de um sistema. No entanto, quando há muitos objetos simultaneamente no rastreamento, alguns problemas podem ocorrer, como sobreposição e troca de rótulos, comprometendo a eficiência geral. Recentemente, novas abordagens para resolver estes problemas foram desenvolvidas, por exemplo, Redes Neurais Convulacionais, mas o custo computacional ainda é muito alto. Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo de rastreamento Bayesiano para monitorar objetos em quadros de vídeo. O algoritmo permite a avaliação da Função de Distribuição de Probabilidade (PDF) dos objetos que estão sendo rastreados, combinando o rastreamento com o KDE (Kernel Density Estimation). O algoritmo proposto foi avaliado através de simulação e comparação com abordagens semelhantes, uma vez que as bases de dados convencionais (Princeton Tracking Benchmark) não apresentam semelhança com o problema daquele abordado nesta dissertação. O algoritmo é capaz de rastrear os objetos com grande precisão, sendo capaz de avaliar dinamicamente a entro pia e energia, usando coordenadas polares e assumindo uma distribuição de Mises para a previsão de variação de ângulo e uma distribuição não informativa para a predição de raio. Em seguida, com as informações obtidas a partir do algoritmo, foi feita a análise de resiliência abordando os efeitos de dois agroquímicos nas abelhas: o inseticida imidaclopride e o fungicida cerconil. Informações adicionais sobre como elas afetam as abelhas foram obtidas através de Informações Mútuas sobre doses letais, reforçando os resultados anteriores.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 25.07.2019
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
OLIVEIRA JÚNIOR, Jordão Natal de. Statistical evaluation of dynamical interaction involving bees: bayesian tracking and mutual information. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25102021-102129/. Acesso em: 03 abr. 2026. -
APA
Oliveira Júnior, J. N. de. (2019). Statistical evaluation of dynamical interaction involving bees: bayesian tracking and mutual information (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25102021-102129/ -
NLM
Oliveira Júnior JN de. Statistical evaluation of dynamical interaction involving bees: bayesian tracking and mutual information [Internet]. 2019 ;[citado 2026 abr. 03 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25102021-102129/ -
Vancouver
Oliveira Júnior JN de. Statistical evaluation of dynamical interaction involving bees: bayesian tracking and mutual information [Internet]. 2019 ;[citado 2026 abr. 03 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25102021-102129/ - Forecasting reservoir levels using data-driven methods and typical scenarios
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