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Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorAlmeida, Nadjane Corrêa de-
dc.contributor.authorVolotão, Carlos Frederico de Sá Volotão-
dc.contributor.authorTeixeira, Karla dos Santos Teixeira-
dc.date.accessioned2020-05-28T11:28:08Z-
dc.date.available2020-05-28T11:28:08Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.issn2316-4522-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/844647-
dc.descriptionNeste artigo é apresentado um método de detecção de embarcações, baseado em características de contexto e características de comparação de formato de contorno dos alvos (embarcações), detectados em imagens provenientes de sensores ópticos orbitais, a partir da aplicação de filtros de detecção de bordas. O método utiliza essas características como descritores e os submete a um processo de classificação por rede neural artificial. Foi avaliado quanto à precisão, abrangência e medida F1. Em estudo de caso em que foram utilizadas imagens com resolução espacial de 5 metros, a média dos resultados do método para a medida F1 foi de 94,9%, sendo que a precisão média foi de 92,19% e a abrangência média foi de 100%, i.e., todas as embarcações de médio a grande porte presentes nas imagens foram detectadas. As falhas de precisão ocorreram em virtude de falsos positivos provocados por pequenas ilhas. O método conseguiu detectar embarcações fundeadas juntas e atracadas ao cais.pt_BR
dc.description.abstractThis paper presents a ship detection method based on context characteristics and contour shape comparison characteristics of targets (ships), detected on images from orbital optical sensors, by applying edge detection filters. The method uses these characteristics as descriptors and applies them to a classification process based on artificial neural network. It was evaluated by precision and recall and F1-measure. On a case study using images with 5 meters spatial resolution, the average method result was 94.9% for F1-measure, 92,19% for precision and 100% for recall, i.e., all ships of medium and large size were detected on the images. Failures on precision have occurred due to false positives caused by small islands. The method was able to detect ships in harbor and ships that are at anchor beside another one.en_US
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherRevista Militar de Ciência e Tecnologiapt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectDetecção de embarcaçõespt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectAnálise de formapt_BR
dc.titleDetecção de embarcações em imagens de sensores orbitais ópticos baseada em características contextuais e comparação de formato de contornopt_BR
dc.typejournalArticlept_BR
dc.location.countryBrasilpt_BR
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