Patrik Olã Bressan

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Produções bibliográficas

• BRESSAN, PATRIK OLÃ ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; CORREA MARTINS, JOSÉ AUGUSTO ; DE MELO, MAXIMILIAN JADERSON ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FREITAS, DANIEL MATTE ; MARQUES RAMOS, ANA PAULA ; GARCIA FURUYA, MICHELLE TAÍS ; OSCO, LUCAS PRADO ; DE ANDRADE SILVA, JONATHAN ; LUO, ZHIPENG ; GARCIA, RAYMUNDO CORDERO ; MA, LINGFEI ; LI, JONATHAN ; Gonçalves, Wesley Nunes . Semantic segmentation with labeling uncertainty and class imbalance applied to vegetation mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , v. 108, p. 102690, 2022.

• ELTNER, ANETTE ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; AKIYAMA, THALES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO . Using deep learning for automatic water stage measurements. WATER RESOURCES RESEARCH , v. 1, p. 1, 2021.

• LOBO TORRES, DALIANA ; QUEIROZ FEITOSA, RAUL ; NIGRI HAPP, PATRICK ; ELENA CUÉ LA ROSA, LAURA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; MARTINS, JOSÉ ; OLÃ BRESSAN, PATRIK ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LIESENBERG, VERALDO . Applying Fully Convolutional Architectures for Semantic Segmentation of a Single Tree Species in Urban Environment on High Resolution UAV Optical Imagery. SENSORS , v. 20, p. 563, 2020.

• SANTOS, R. ; ALVES, F. V. ; BRESSAN, P. O. ; AGUIAR, R. E. ; SANTOS, W. O. ; ALVES, R. . A Physiological-Monitoring Electronic Platform for Cattle Grazing Systems. INTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL AND ENVIRONMENTAL INFORMATION SYSTEMS , v. 11, p. 1-12, 2020.

• AKIYAMA, T. S. ; MARCATO JUNIOR, J. ; GONÇALVES, W. N. ; BRESSAN, P. O. ; ELTNER, A. ; BINDER, F. ; SINGER, T. . DEEP LEARNING APPLIED TO WATER SEGMENTATION. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , v. XLIII-B2-2020, p. 1189-1193, 2020.

• DA SILVA, LUCAS ABREU ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FREITAS, DANIEL MATTE ; MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; GONÇALVES, WESLEY NUNES . Estimating soybean leaf defoliation using convolutional neural networks and synthetic images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 156, p. 360-368, 2019.

• BRESSAN, PATRIK ; GONÇALVES, WESLEY . Detecção de Desfolha de Soja Utilizando Redes Neurais Convolucionais. In: XXXII Conference on Graphics, Patterns and Images, 2019, Rio de Janeiro. Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2019. p. 152.

• Acosta, Plabiany Rodrigo ; de Oliveira, Murilo Gonzaga, ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; Gonçalves, Wesley Nunes . Convolutional neural network applied in the detection of Frogeye leaf spot in soybeans. In: WVC 2018 - Workshop de Visão Computacional, 2018, Ilhéus-BA. XIV Workshop de Visão Computacional, 2018. p. 90-95.

• de Oliveira, Murilo Gonzaga, ; Acosta, Plabiany Rodrigo ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; GONÇALVES, WESLEY NUNES . Weed Recognition using Convolutional Neural Networks. In: WVC 2018 - Workshop de Visão Computacional, 2018, Ilhéus-BA. XIV Workshop de Visão Computacional, 2018. p. 202-207.

• SANTOS, R. ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; ARAUJO, F. O. ; ALVES, F. V. . Uso de Sensores na Pecuária.. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PECUÁRIA DE PRECISÃO APLICADA À BOVINOCUTURA DE CORTE, 2014, Campo Grande. SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PECUÁRIA DE PRECISÃO APLICADA À BOVINOCUTURA DE CORTE, 2014.

• BRESSAN, P. O. . Estudos de Técnicas Básicas e Avançadas para a Maratona de Programação para Sistemas de Informação. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2020 - Atual

  Segmentação de Imagens incluindo Contexto em Redes Neurais Convolucionais, Descrição: EDITAL n 019/2020_SEM FOMENTO Propi/IFMS Existe uma demanda significativa para a automação da localização e reconhecimento dos objetos e pessoas, desde a automação da agricultura até sistemas de mensuração automática do nível da água em rios, tudo realizado por sistemas de visão computacional. A atribuição dessas marcações ou rotulações é realizada atualmente em nível de pixel, técnica chamada de segmentação semântica. Porém, em uma única imagem podem existir várias classes, e frequentemente essas classes são muito parecidas, se tornando um desafio complexo a ser trabalhado. Recentemente, métodos baseados em Redes Neurais Convolucionais (CNN) alcançaram um sucesso impressionante em tarefas de segmentação semântica. Esse sucesso deve-se, entre outros fatores, à inclusão de algum contexto para auxiliar a rede, como por exemplo a informação que uma classe é mais frequente que a outra e/ou; a informação de que o dataset possui imagens com um alto nível de incerteza na rotulação dos pixels presentes nas bordas. Contudo, esses dois pontos mencionados, tanto o desequilíbrio das classes quanto à incerteza de rotulação de pixels, podem ser melhores explorados. Apresentamos uma abordagem que calcula e atribui um peso para o pixel, considerando sua classe e a incerteza durante o processo de rotulação. Os pesos dos pixels são usados durante o treinamento para aumentar ou diminuir a importância dos pixels. É apresentado o trabalho desenvolvido no ciclo de pesquisa do ano passado e que continuará a fazer parte desta pesquisa, onde apresentou resultados significantes: ?BRESSAN, PATRIK; GONÇALVES, WESLEY . Detecção de Desfolha de Soja Utilizando Redes Neurais Convolucionais. In: XXXII Conference on Graphics, Patterns and Images, 2019, Rio de Janeiro. Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2019. p. 152.? Além disso, incluímos nesta pesquisa à informação de contexto que aborda à incerteza de rotulação de pixels e outro dataset, contendo imagens de árvores Cumbarus (árvores protegidas por Lei), que apresentam o desafio de serem corretamente segmentadas/reconhecidas no ambiente urbano junto com outras espécies de árvores. Esses datasets serão utilizados para demonstrar a utilização de técnicas de segmentação semântica com inclusão de contexto, que apresentou ótimos resultados em comparação com os métodos mais relevantes, conforme o trabalho publicado demonstra. É esperado que as técnicas desenvovlidas possam ser utilizadas em uma ampla variedade de métodos de segmentação, contribuindo para melhorar sua robustez.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Sistema de monitoramento de água para aquaponia, Descrição: EDITAL n 019/2020_SEM FOMENTO Propi/IFMS A aquaponia é um sistema de produção alimentícia que une a ?aquicultura? (cultivo de organismos aquáticos) com a ?hidroponia? (cultivo de plantas com as raízes submersas na água, sem fazer o uso de solo). Na aquicultura, os animais são alimentados por ração em um tanque de água e liberam dejetos que são ricos em nutrientes para plantas, mas aumentam a toxicidade da água por conter amônia. Essa água é encaminhada para um sistema hidropônico, onde os vegetais são nutridos pela água e os mesmos purificam a água, que retorna para o tanque inicial, formando um ciclo. O sistema aquapônico possui diversas vantagens, mas também possui desvantagens, como por exemplo a necessidade da mensuração e monitoramento constantes dos parâmetros físico e químicos da água, como temperatura, pH, condutividade elétrica, turbidez, entre outros. Portanto, neste trabalho é proposto um método de monitoramento automático dos parâmetros físico e químicos da água utilizando microcontroladores e sensores. Além disso, a proposta também engloba o envio dos dados para uma planilha online, para que seja possível criar um sistema de alerta caso os parâmetros estejam fora do normal, realizando as correções necessárias.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Lixeira Automatizada de Reciclagem Utilizando Arduíno e Inteligência Artificial., Descrição: EDITAL n 019/2020_SEM FOMENTO Propi/IFMS A preocupação com a destinação correta dos resíduos sólidos vem aumentando com a sociedade atual, seja pelo aumento populacional como também pela conscientização das pessoas, entre outros fatores. O descarte incorreto dos resíduos sólidos pode ser prejudicial de várias formas e situações, para a própria população e o bioma que a cerca. Dessa forma, esta pesquisa tem por objetivo o projeto e o desenvolvimento de um protótipo de uma lixeira automatizada, desenvolvendo-se um sistema inteligente que realiza a identificação do lixo dentro da própria lixeira, destinando esse material descartado ao seu fim mais apropriado, como por exemplo materiais como o vidro, papel, plástico e metal. O sistema de identificação dos materiais contará com algoritmos de Inteligência Artificial, e sensores acoplados em uma placa de Arduíno farão a seleção e a destinação correta e automática desses materiais, automatizando dessa forma o processo. Espera-se que lixeira seja aprimorada por meio da própria utilização, ou seja, que os algoritmos do sistema aprendam com as informações coletadas e processadas pela própria lixeira. A reciclagem pode melhorar significativamente a qualidade de vida e a gestão ambiental, podendo ainda ajudar as pessoas que não são contempladas pelos serviços de coleta de lixo ou, onde a coleta de lixo encontra-se insuficiente para a atual demanda.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Coordenador.

• 2019 - 2020

  Detecção de Doenças e Desfolha de Soja Utilizando Redes Neurais Convolucionais, Descrição: EDITAL n 028/2019_SEM FOMENTO Propi/IFMS O agronegócio representa uma parcela significativa da economia global. No Brasil, o agronegócio tem uma expressiva participação na economia do país e representou 21,6% do PIB em 2017. Para aumentar a produtividade, é de vital importância o gerenciamento adequado de uma cultura, incluindo o controle de pragas. Anualmente, as pragas de plantas causam perdas de 20% a 40% da produção. Desta forma, é importante monitorar o nível de desfolha para tomar ações preventivas. Portanto, neste trabalho é proposto a criação de bancos de imagens a partir de folhas de soja que apresentam doenças e também desfolha, permitindo dessa forma o desenvolvimento de uma metodologia automática utilizando Redes Neurais Convolucionais, para detectar doenças e o nível de desfolhamento a partir de imagens na cultura da soja (folhas de soja). Além de detectar a presença das doenças e da desfolha, a metodologia proposta também fornece as regiões afetadas da folha por meio da segmentação da imagem. Os resultados iniciais mostraram 83% de precisão usando a metodologia proposta versus 60% da CNN SegNet, porém é necessário aumentar o número de imagens para a realização de testes contundentes. Os resultados são promissores considerando que as imagens foram capturadas no campo, que apresenta os desafios como iluminação, estágios de desenvolvimento, escala, entre outros.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Coordenador., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2018 - 2019

  Aplicação de técnicas de visão computacional para o reconhecimento de gestos de Libras, Descrição: Língua Brasileira de Sinais (Libras) é a língua de sinais usada pela maioria dos surdos dos centros urbanos brasileiros. Embora existam leis que garantam o uso de Libras em diversas instituições públicas no Brasil, essa realidade ainda é longe de atender todos os ambientes em que surdos e mudos convivem. Normalmente, o principal problema está na falta de um intérprete em Libras, o que causa dificuldade na comunicação entre surdos/mudos e ouvintes. Tecnologias têm auxiliado na utilização e comunicação de surdos/mudos com ambientes voltados para ouvintes como websites. Porém, essas tecnologias têm o propósito de traduzirem textos em gestos de Libras, mas o processo inverso, ou seja, traduzir Libras para texto ainda é um desafio e bastante pesquisado. Estratégias da área da ciência da computação, como visão computacional podem ser exploradas para essa finalidade e o presente trabalho apresenta um estudo de algoritmos dessa área para construção de um método de reconhecimento de gestos em Libras. Ao final desse projeto, espera-se contribuir com um método de visão computacional e um software para auxiliar na comunicação entre surdos/mudos e ouvintes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Integrante / Diego Saqui - Coordenador / Frank Castilio Pinheiro de Alencar - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2018 - 2018

  Segmentação e Classificação em Redes Neurais Convolucionais com Inclusão de Contexto, Descrição: As técnicas de aprendizado profundo estão produzindo avanços significativos em diversas áreas, incluindo a área de Visão Computacional. Dentre as principais arquiteturas de aprendizagem profunda, ressaltamos as redes neurais recorrentes e as redes neurais convolucionais, sendo esta última a de interesse neste trabalho, visto sua utilização, entre outras, no reconhecimento de imagens. As redes neurais convolucionais foram inspiradas na estrutura do sistema visual e utiliza mapas de convolução compartilhados entre os vários neurônios das camadas da arquitetura. A abordagem proposta é a inclusão de informações de contexto no treinamento de uma rede de aprendizado profundo, sendo esta rede implementada de tal forma que inclua as etapas de segmentação e classificação e, ambas as etapas sejam treinadas concomitantemente. A aplicação deste trabalho visa a priori, o reconhecimento de espécies de peixes e nível de desfolha e doenças na cultura da soja.. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Coordenador / Diego Saqui - Integrante.

• 2017 - 2019

  Manutenção e escalonamento de recursos em nuvem: estudo e aplicação de conceitos de inteligência artificial para manutenção de recursos virtualizados, Descrição: EDITAL N 30-2017_SEM FOMENTO UFMS/PROPP. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Integrante / Dionisio Machado Leite Filho - Coordenador.

• 2013 - 2016

  Plataforma Eletrônica para Aquisição e Tratamento de Sinais Fisiológicos em Bovinos de Corte, Descrição: Período de Agosto/2013 até Setembro/2016 sob a coordenação do professor Ricardo Ribeiro dos Santos. Esse projeto foi financiando pela Fundect-MS e teve como instituição parceira a Embrapa- Gado de Corte.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Patrik Olã Bressan - Integrante / Camilo Carromeu - Integrante / Gabriel de Figueiredo Gentil - Integrante / João Paulo Gomes de Andrade - Integrante / Emilio Tanowe Maddalena - Integrante / Cleison Marin - Integrante / Fabiana Villa Alves - Integrante / Ricardo Ribeiro dos Santos - Coordenador / Evandro Mazina Martins - Integrante / Felipe de Oliveira de Araújo - Integrante.

Prêmios