{"id":8071,"date":"2017-12-12T17:12:56","date_gmt":"2017-12-12T20:12:56","guid":{"rendered":"http:\/\/ppgcc.ifce.edu.br\/?p=8071"},"modified":"2017-12-18T12:29:13","modified_gmt":"2017-12-18T15:29:13","slug":"divulgacao-palestra-sobre-deteccao-de-pessoas-em-imagens-de-veiculos-aereos-nao-tripulados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ppgcc.ifce.edu.br\/?p=8071","title":{"rendered":"[Divulga\u00e7\u00e3o-13\/12\/2017] Palestra sobre Detec\u00e7\u00e3o de Pessoas em Imagens de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o-Tripulados"},"content":{"rendered":"<div><strong>T\u00edtulo:<\/strong> \u00a0Uma Abordagem para Detec\u00e7\u00e3o de Pessoas em Imagens de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o-Tripulados<\/div>\n<p><strong>Palestrante:\u00a0<\/strong>Prof. Dr. Marco A. Wehrmeister (Professor da\u00a0UTFPR)<\/p>\n<p><strong>Resumo:<\/strong><br \/>\nEste trabalho tem como objetivo propor um m\u00e9todo reconhecimento de pessoas em imagens a\u00e9reas obtidas a partir de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o Tripulados de pequeno porte. Esta \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o de grande interesse, pois pode ser inserida em diversas situa\u00e7\u00f5es tanto civis quanto militares como, por exemplo, miss\u00f5es de busca e salvamento. O uso de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o Tripulados aut\u00f4nomos tende a aumentar com o barateamento desta tecnologia. Assim, esta tecnologia pode sobressair sobre outras utilizadas atualmente, como sat\u00e9lites e voos com grandes aeronaves. Para o reconhecimento de pessoas em imagens a\u00e9reas de forma aut\u00f4noma, este trabalho prop\u00f5e m\u00e9todos na forma de Sistemas de Reconhecimento de Padr\u00f5es (SRP) aplicados ao reconhecimento de imagens. Para este m\u00e9todos, foram testadas quatro t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina: Redes Neurais Convolucionais, HOG+SVM, Cascata Haar e Cascata LBP. Al\u00e9m disso, a fim de possibilitar o reconhecimento de pessoas em imagens a\u00e9reas em tempo real, foram testadas e avaliadas t\u00e9cnicas de detec\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o de objetos: Mapa de Sali\u00eancias e o Processamento de Imagens T\u00e9rmicas de baixa resolu\u00e7\u00e3o (PIT). Neste trabalho foram avaliadas as taxas de reconhecimento dos SRPs, al\u00e9m do seu tempo de processamento em um sistema embarcado de baixo custo e em uma Base de Controle M\u00f3vel (BCM). Os resultados de reconhecimento mostraram a efetividade das Redes Neurais Convolucionais, com uma acur\u00e1cia de 0,9971, seguido do HOG+SVM com 0,9236, Cascata Haar com 0,7348 e por fim, Cascata LBP com 0,6615. Em situa\u00e7\u00f5es onde foi simulado a oclus\u00e3o parcial, as Redes Neurais Convolucionais atingiram Sensibilidade m\u00e9dia 0,72, HOG+SVM de 0,50 e as Cascatas 0,20. Nos experimentos com os SRPs (algoritmos de segmenta\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o juntamente com as t\u00e9cnicas de reconhecimento), o Mapa de Sali\u00eancias pouco afetou as taxas de reconhecimento, quais ficaram muito pr\u00f3ximas das obtidas no experimentos de reconhecimento. J\u00e1 o Processamento de Imagens T\u00e9rmicas de baixa resolu\u00e7\u00e3o apresentou dificuldades em executar uma segmenta\u00e7\u00e3o precisa, obtendo imagens com varia\u00e7\u00e3o na transla\u00e7\u00e3o, prejudicando a precis\u00e3o do sistema. Por fim, este trabalho prop\u00f5e uma nova abordagem para implementa\u00e7\u00e3o de um SRP para o reconhecimento de pessoas em imagens \u00e1reas, utilizando Processamento de Imagens T\u00e9rmicas juntamente com as Redes Neurais Convolucionais. Este SRP une altas taxas de reconhecimento com desempenho computacional de ao menos 1 fps na plataforma BCM.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Download do Material:[google-drive-embed url=&#8221;https:\/\/drive.google.com\/uc?id=15jPL6KQ3UOdpOadxecZ6WekglKixrde1&amp;export=download&#8221; title=&#8221;palestrawehrmeis.pdf&#8221; icon=&#8221;https:\/\/drive-thirdparty.googleusercontent.com\/16\/type\/application\/pdf&#8221; style=&#8221;download&#8221;]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo: \u00a0Uma Abordagem para Detec\u00e7\u00e3o de Pessoas em Imagens de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o-Tripulados Palestrante:\u00a0Prof. Dr. Marco A. Wehrmeister (Professor da\u00a0UTFPR) Resumo: Este trabalho tem como objetivo propor um m\u00e9todo reconhecimento de pessoas em imagens a\u00e9reas obtidas a partir de Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o Tripulados de pequeno porte. 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