O uso de tecnologias de visão computacional na prevenção e gerenciamento de desastres

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBrandão, Julliany Sales-
Autor(es): dc.creatorCampinho, Carlos Felipe Ferreira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:29:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:29:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30666-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751456-
Descrição: dc.descriptionO 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.description68 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectDesenvolvimento de software-
Palavras-chave: dc.subjectDetecção e classificação de objetos-
Palavras-chave: dc.subjectMonitoramento de risco-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento digital de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectPython-
Palavras-chave: dc.subjectVisão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectVisão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectDesenvolvimento de software-
Palavras-chave: dc.subjectRisco ambiental-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagem assistida por computador-
Título: dc.titleO uso de tecnologias de visão computacional na prevenção e gerenciamento de desastres-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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