An image-based red blood cell (RBC) automatic counting system is presented for wild animals blood analysis. Images with 2048×1536-pixel resolution acquired on an optical microscope using Neubauer chambers are used to evaluate RBC counting for three animal species (Leopardus pardalis, Cebus apella and Nasua nasua) and the error found using the proposed method is similar to that obtained for inter observer visual counting method, i.e., around 10%. Smaller errors (e.g., 3%) can be obtained in regions with less grid artifacts. These promising results allow the use of the proposed method either as a complete automatic counting tool in laboratories for wild animal's blood analysis or as a first counting stage in a semi-automatic counting tool.
RBC count plays an important role in animal diagnosis. Despite the many technologies available in different automated hematology analyzers, when it comes to the blood of wild animals it is still difficult to find an easy and affordable solution for multiple species. This study aims to evaluate the proposed automatic red blood cell counter. Blood samples (1 ocelot -Leopardus pardalis, 1 monkey -Cebus apella, 1 coati -Nasua nasua, 62 dogs -Canis familiaris, and 5 horses -Equus caballus) were analyzed using three methods: 1-manual count, 2-automatic count by image, and 3-semi-automatic count by image; blood from dogs and horses were also analyzed by a fourth method: 4-automatic count by impedance. The counts in methods 2 and 3 were produced by the proposed red blood cell counter. Results were compared using Pearson's correlation and plots with different methods as the criterion standard. RBC counts in methods 1, 2, and 3 correlated very well with those in the method 4 (r ≥ 0.94). RBC counts produced by method 2 were highly correlated with method 3 (r = 0.998). The results indicate that the proposed method can be used as an automatic or semi-automatic counting method in clinics that are currently using the manual method for RBC assessment.
Uma das maiores dificuldades para o estudo da realidade aumentada utilizando a abordagem visão direta é o alto custo dos dispositivos disponíveis comercialmente como o HoloLens da Microsoft ou o Magic Leap One da Magic Leap. Através da união do sensor Leap Motion, impressão 3D, hardware e software de código aberto, a startup desenvolvedora do Leap Motion disponibilizou para o público uma soluçãode um visualizador montado na cabeça que utiliza a visão óptica direta chamado Project North Star. Este artigo tem como objetivo demonstrar o processo de montagem de uma versão deste dispositivo de baixo custo e como ele pode tornar-se uma ferramenta poderosa para o estudo da realidade aumentada.
Indivíduos atuam como pedestres quando encontram-se andando ou correndo em uma via. As principais interações entre pedestres e veículos ocorrem nas travessias de pedestres. Essas interações expõem os pedestres ao risco de acidentes e atrasos nos deslocamentos. Os pedestres estão suscetíveis a ferimentos graves e lesões que levam à morte e incapacidade, alarmando a saúde pública e a segurança do tráfego a tomar providências para tornar os pedestres menos expostos às situações de riscos produzidas pelo trânsito. O objetivo deste trabalho é detectar pedestres realizando travessias de risco utilizando imagens de vídeos transmitidos em tempo real. Para isso, as tecnologias utilizadas foram CNN Yolov4-tiny para detecção e algoritmo SORT para rastreamento e contagem dos pedestres. O modelo final obteve uma precisão aproximada de 89%. Em média, a inferência da aplicação levou de 11 a 13 frames por segundo.
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