Antares

Sistema para Reconhecimento de Objetos em Contexto de Campo Aberto para Estudo da Memória Declarativa Espacial.

Justificativa do Desenvolvimento

• A necessidade da identificação automática de objetos utilizados em gravações do teste de reconhecimento de objetos em campo aberto de forma rápida e simples, que possa ser utilizada em diferentes contextos, e que possibilite a contagem automatica da exploração desses objetos.

Funcionalidades Principais

• Reconhecimento automático de objetos: Identifica e monitora objetos em vídeos experimentais.
• Adaptabilidade: Funciona em condições variadas de iluminação e com objetos de diferentes formatos e colorações.

Entradas do Sistema

• Endereço da pasta: Caminho para a pasta onde estão armazenados os arquivos de vídeo do experimento.

Metodologia

Possibilidades dos videos:

• Podem ou não conter animais.
• O campo pode possuir diferentes graus de iluminação.
• Os objetos podem possuir diferentes formatos geométricos.
• Os objetos podem possuir diferentes colorações.

Validação

O sistema foi validado com vídeos contendo:

• Caixa de 60x60x60 cm.
• Câmera do modelo "Microsoft Lifecam Cinema" posicionada a 90 cm do fundo da caixa em um ângulo de 90º.
• Vídeos com e sem animais.
• Diferentes graus de iluminação nas caixas.
• Objetos de formas circulares e quadriláteras.
• Objetos feitos de metal, plástico e vidro.

Pré-requisitos

• Python 3.x
• Bibliotecas necessárias: opencv-python, numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib.

Instalação das Dependências (Caso use nativo no Desktop)

• pip install opencv-python numpy pandas scikit-learn matplotlib

Como utilizar:

• Baixar o código: Faça o download do código "antares_test".
• Salvar o código: Salve o código na conta do Google Drive que possui acesso aos vídeos.
• Configurar o caminho: Insira no código o endereço dos vídeos e o local onde serão armazenados os dados de saída.
• Executar o código: Rode o código com o comando: python antares_test.py (Caso use nativo no Desktop)

Resultados Esperados

O sistema gera um relatório contendo:

• A posição do centro de cada objeto e seus respectivos raios e áreas.
• Imagens com as áreas dos objetos demarcadas

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues e pull requests para melhorias e correções.

Informações Adicionais

Projeto realizado no Instituto Santos Dumont (ISD) com a colaboração da Escola Agrícola de Jundiaí (EAJ) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN).

• Autor: G.G. Maciel
• Colaboradores: T. A. Monteiro, G. O. da S. Filho, A. M. Pacheco, A. Radiske e M. C. Gonzalez
• Ano: 2024