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Aplicativo de classificação e localização de plantas em risco de extinção na Mata Atlântica

Primary LanguageJava

PlantAI

Visão Geral

A identificação de espécies de plantas em extinção é uma tarefa importante, porém complexa. O projeto Lista Vermelha existe para catalogar a lista de plantas classificadas em diferentes níveis de ameaça e conta com uma equipe composta por profissionais responsáveis em avaliar o risco de extinção de espécies da flora brasileira. Ainda assim, devido à diversidade e à similaridade contida nos biomas brasileiros, a identificação correta de plantas não é uma tarefa trivial. Os avanços tecnológicos vieram contribuir neste sentido, tornando possível a obtenção de um grande volume de dados de diferentes fontes, o que motivou este trabalho a apresentar um aplicativo protótipo instruído para classificar plantas com diferentes níveis de ameaça da Mata Atlântica, e mapeá-las de forma colaborativa. Uma Rede Neural Convolucional foi treinada com amostras aumentadas de diferentes espécies de plantas, utilizando a técnica de transferência de aprendizado em diferentes blocos de convolução do modelo MobileNet, e é utilizada para a classificação online de imagens coletadas com o aplicativo. Os experimentos foram realizados no município de Jacareí-SP. Para as duas espécies avaliadas, Araucária e Pitanga, obteve-se a acurácia superior a 90%.

    

O aplicativo PlantAI utiliza duas frentes tecnológicas para o seu funcionamento: o banco de dados Firebase RealTime para o armazenamento dos metadados de localização e classificação, e o Google Maps SDK para visualização das classificações em um mapa. A Figura acima (esquerda) apresenta a tela do mapa colaborativo, a legenda numérica apresenta as seguintes funcionalidades: o ícone de localização (1) possui a função de localizar a atual posição do usuário; o ícone da câmera (2) inicia a tela de classificação; os ícones de flores (3) recebem diferentes cores de acordo com a atual situação da planta classificada, em que plantas em perigo recebem o marcador laranja, plantas quase ameaçadas recebem o marcador verde claro e as plantas que não se encontram em nenhuma das situações anteriores recebem a cor cinza. A paleta de cores utilizada baseia-se no Projeto da Lista Vermelha. Por fim, a barra de busca (5), facilita a busca do usuário por localizações de cidades, bairros e ruas. No marcador verde (4), observam-se algumas informações relevantes, como o e-mail do usuário que identificou a planta, a espécie identificada, a acurácia obtida e a data de classificação. A tela de classificação (direita), assim como a tela do mapa colaborativo, é composta por números para facilitar o entendimento de cada funcionalidade. Os ícones da horizontal inferior (6,7,8), representam os ícones de mapa, câmera e adição, respectivamente. O mapa (6) possui a função de voltar para a tela do mapa colaborativo, a câmera (7) tem por objetivo capturar imagens, e consequentemente, classificá-las (10). Logo após a classificação, é possível visualizar a imagem capturada (9). Por fim, o usuário tem a opção de adicionar a classificação feita no mapa colaborativo (8).

Para mais informações, veja o artigo: PlantAI: Aplicativo de classificação e localização de plantas em risco de extinção na Mata Atlântica

Guia de instalação

  1. Instale o java e os complementos listados abaixo (versões recomendadas):

    • openjdk-13-jre-headless
    • openjdk-13-jdk
    • sdk version 30
    • build tools 30.0.3

  2. Bibliotecas necessárias para Linux 64 bits

    sudo apt-get install libc6:i386 libncurses5:i386 libstdc++6:i386 lib32z1 libbz2-1.0:i386
  1. Crie uma conta Google e abra o Google Console API:

Com isso, o nosso mapa está pronto para ser inicializado. Agora vamos criar o banco de dados e a autenticação via Firebase.

  1. Crie um projeto Firebase:

    • 4.1 Vincule o projeto Firebase com o projeto criado no Google Console
    • 4.2 Com isso, vá nas configurações do projeto e vincule o projeto Firebase com o aplicativo PlantAI:
      • 4.2.1 Inclua no campo Nome do Pacote, o seguinte caminho: com.br.plantai
      • 4.2.2 Gere o certificado SHA1 para registrar no campo 'Certificado de assinatura':
        • Em Linux, use: keytool -list -v -alias androiddebugkey -keystore /home/$USER_NAME$/.android/debug.keystore

  2. Crie um banco de dados Firebase Realtime Database para armazenar os metadados de localização:

    • 5.1 Localização: us-central1
    • 5.2 Adicione nas regras do banco de dados: auth != null para os campos .read e .write

  3. Para criar o login, ative a autenticação via Firebase Authentication:

    • 6.1 Selecione as opções de login via email/senha e Google
      • 6.1.1 Para a opção de email Google é necessário adicionar o email do projeto ou pessoal

  4. Por fim, vá nas configurações do projeto e baixe o arquivo google-services.json:

    • 7.1 Esse arquivo já está presente na estrutura de diretório (aqui), apenas adicione as informações contidas no mesmo.

Agradecimentos

Aos professores Giuliano Bertoti e Rafael Santos, e aos colegas de laboratório Amita Muralikrishna, Felipe Carlos, Adriano Almeida e Helvecio L. Neto.

Contribuições

Sinta-se à vontade para contribuir com o aplicativo. Em caso de dúvidas, adicione Issues e/ou entre em contate por email: lipecaso@gmail.com