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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Brandão, Julliany Sales | - |
| Autor(es): dc.creator | Campinho, Carlos Felipe Ferreira | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:29:40Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:29:40Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-29 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/30666 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751456 | - |
| Descrição: dc.description | O Brasil apresenta características climáticas que favorecem a ocorrência de deslizamentos. É público que investimentos através de técnicos e especialistas presentes na área de risco são essenciais. Porém comunidades pequenas, principalmente, que dependem muito das defesas civis estaduais, ficam assim desprovidas de análises que possam evitar desastres. Com o uso de técnicas de visão computacional e processamento é viável uma resposta rápida, autônoma e constante através de análise de imagens. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um equipamento de baixo custo composto por um microcomputador e uma câmera que possa fazer a análise de uma determinada área, classificando e informando a técnicos, especialistas além da comunidade local sobre a presença de um potencial desastre. O equipamento utilizado consiste de uma câmera fixa conectada a um microcomputador modelo Raspberry Pi 3 Model B ambos armazenados em uma caixa de proteção, posicionada em local distante com visão estratégica. O sensor de imagem do dispositivo captura o quadro, imediatamente envia para a placa de tamanho reduzido que emprega no processo algoritmos otimizados, completos e modernos de visão computacional da OpenCV, uma biblioteca de código aberto com interface padronizada na linguagem Python. O Software desenvolvido para o equipamento utilizou de conjuntos de calibração definidos pelo usuário e aplicou filtros de suavização para retirar possíveis imperfeições na imagem causados por efeitos do clima e atmosfera, equaliza a fim de melhorar a qualidade para uma amostra mais homogênea, identifica e separa áreas de interesse calculando sua proporção a área total. O sistema utilizou o banco de dados SQLite, gerenciador leve e completo para armazenar, atualizar e consultar a cada ciclo sobre o qual foi o aumento da área de risco ou diminuição da área de vegetação. O módulo de envio do sistema empregou a biblioteca escrita em python para envio de e-mail Smtplib que utilizou o protocolo SMTP para informar a usuários sobre a existência de um potencial desastre para engajamento de atores em ações de caráter preventivo | - |
| Descrição: dc.description | 68 p. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Open Access | - |
| Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Desenvolvimento de software | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detecção e classificação de objetos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Monitoramento de risco | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento digital de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Python | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Visão computacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Visão computacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Desenvolvimento de software | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Risco ambiental | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagem assistida por computador | - |
| Título: dc.title | O uso de tecnologias de visão computacional na prevenção e gerenciamento de desastres | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF | |
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