XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
(*)
(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
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COESU
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CSE
CST
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
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CSE
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GES
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SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
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Grupo (3° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
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DIAST
DIEEC
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DISEP
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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As aplicações com uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) equipados com câmeras estão expandindo e exigindo cada vez mais respostas rápidas e apuradas para auxiliar nas tomadas de decisões. Este artigo aborda uma proposta de metodologia visando melhorar o desempenho de um sistema de processamento de imagens obtidas por VANTs visando-se aplicações que requerem processamento em tempo real. Recursos que utilizam processamento paralelo, redes neurais e alguns fatores de otimização para sistemas embarcados são apresentados visando-se a aceleração da aplicação e também extraindo-se a melhor performance oferecida pelo ambiente computacional. Determinar o cenário que se está trabalhando e encontrar fatores que possam contribuir com o desempenho final da aplicação tem relação com esta proposta. Os resultados apresentam os ganhos de desempenho no tratamento das imagens capturadas. ABSTRACT: Applications using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and equipped with cameras to capture images are expanding and increasingly demanding quick and accurate responses to assist in decision making. This article discusses a proposed methodology to be followed in order to improve the performance of an image processing system obtained by UAVs with real-time processing. Resources using parallel processing, neural networks and some optimization factors for embedded systems are presented aiming at application acceleration and also extracting the best performance offered by the computational environment. Determining the scenario that is being worked on and finding factors that may contribute to the final performance of the application is directly related to this proposal. The results section presents the performance gains in the treatment of the images obtained.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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