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https://bdm.unb.br/handle/10483/40179
| Título: | Estudo de Redes YOLO para identificação e segmentação de espécies arbóreas no Cerrado |
| Autor(es): | Lima, Adriano Claysson da Silva |
| Orientador(es): | Borges, Díbio Leandro |
| Assunto: | Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial |
| Data de apresentação: | 20-Set-2024 |
| Data de publicação: | 14-Out-2024 |
| Referência: | LIMA, Adriano Claysson da Silva. Estudo de Redes YOLO para identificação e segmentação de espécies arbóreas no Cerrado. 2024. 54 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. |
| Resumo: | O Cerrado é o terceiro bioma mundial em biodiversidade, e possui cerca de 11.000 espécies de plantas. Com o avanço da agricultura e da pecuária em áreas do Cerrado, muitas das espécies estão sendo reduzidas a pequenas quantidades em reservas pouco estudadas. Este projeto visa utilizar VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) para captar imagens georreferenciadas de reservas do Cerrado no Distrito Federal, e através de técnicas de segmentação de instâncias por Deep Learning avaliar a densidade e diversidade de espécies arbóreas nativas nessas áreas, possibilitando assim ter um indicador da preservação dessas espécies e do bioma Cerrado. Obtivemos resultados promissores com a utilização de imagens no espectro Red Edge (700 nm) e NIR (750 nm-2500 nm) em conjunto com imagens no espectro visível para treinamento de Redes Neurais do tipo Yolo e também utilizamos imagens NDRE e NDVI, embora com resultados mais modestos |
| Abstract: | The Cerrado is the third most biodiverse biome and has something in the range of 11.000 plant species. With the expansion of agricultural and cattle raising activities most of remaining species are being reduced to a few specimens in isolated natural reserves. This project aims to use UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) to capture georeferenced images from Cerrado reserves in Distrito Federal, Brazil and through instance segmentation techniques and deep learning to assess density and biodiversity of arboreal native species in these areas making possible to have a indicator of Cerrado’s species preservation. We obtained promising results
using images in the Red Edge spectrum (700 nm) and NIR (750 nm-2500 nm) alongside visible spectrum images for training Yolo-type Neural Networks. We also used NDRE and NDVI images, although with more modest results. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2024. |
| Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. |
| Aparece na Coleção: | Engenharia Mecatrônica
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