TRABALHOS PUBLICADOS
2025 |
Classificação de áreas de garimpo ilegal na Amazônia com algoritmos de visão computacional Proceedings Article Silva, Daniel Martins Monteiro; Alves, Dimas Irion; de Carvalho Leite, Sarah Negreiros @inproceedings{Silva2025ClassificacaoGarimpo,A atividade de garimpo ilegal na Amazônia tem crescido exponencialmente nos últimos anos, aumentando proporcionalmente o número de áreas e a quantidade de dados que os órgãos de controle ambiental precisam analisar. Aliado a esses fatos, o monitoramento satelital sofre com longos intervalos de revisita e condições meteorológicas desfavoráveis, como a cobertura de nuvens persistente sobre a floresta. Para mitigar essas limitações, o emprego de veículos aéreos, como drones e aeronaves, equipados com sensores ópticos permite a aquisição de imagens de alta resolução. Diante do grande volume de dados, algoritmos de visão computacional despontam como instrumentos eficientes para classificar automaticamente essas áreas. Este estudo implementa e compara dois modelos de diferentes complexidades computacionais – MobileNetV2 e EfficientNetV2-S – na classificação de cenas aéreas da Amazônia. Os resultados indicam que a MobileNetV2 apresentou o melhor desempenho com acurácia de cerca de 98% na identificação de imagens com garimpo versus sem garimpo. |
Infraestrutura para sistema de Apoio à Decisão em Hangares de Manutenção com Visão Computacional Proceedings Article dos Santos Tonaco, Rafaella Carmo; Marques, Henrique Costa @inproceedings{Tonaco2025InfraestruturaSistema,Este trabalho propõe uma arquitetura computacional para apoio à decisão em hangares de manutenção aeronáutica, integrando visão computacional como uma infraestrutura para identificação de tarefas críticas e emissão de alertas. Foi desenvolvida uma simulação de hangar tridimensional no Unity, com agentes animados e câmeras virtuais, empregando a arquitetura YOLOv8 com OpenCV para detecção de objetos e atividades. A partir dos dados visuais, o sistema realiza inferência contextual de risco, permitindo maior consciência situacional e prevenção de falhas operacionais. Os testes com modelos personalizados atingiram precisão média de 92,8% e mostraram viabilidade da aplicação em tempo quase real. O painel gerencial desenvolvido exibe indicador de alerta, sinalizando situações críticas pré-determinadas, confirmando a viabilidade de execução de tal sistema. |