Título:	Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA.
Autoria:	C. NETO, M. F. RAMOS, A. J. A. CARDOSO, J. P. S. DIREITO, W. V. ALBUQUERQUE, V. C. N. OLIVEIRA, M. E. C. PEREIRA, D. S. OLIVEIRA, R. C. L.
Afiliação:	MANOEL F. C. NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ ANDRÉ J. A. RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ JOÃO P. S. CARDOSO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ WILLIAM V. DIREITO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ VIVIAN C. N. ALBUQUERQUE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA MARCOS ENE CHAVES OLIVEIRA, CPATU DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU ROBERTO C. L. OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ.
Ano de publicação:	2023
Referência:	In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023.
Conteúdo:	Apresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%.
Thesagro:	Abelha
Palavras-chave:	Inteligência artificial Aplicativo Abelha nativa sem ferrão
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPATU)