Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.creator | Santos, Lara Monalisa Alves dos | - |
Autor(es): dc.creator | Zanoni, Vanda Alice Garcia | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-03-18T19:29:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-03-18T19:29:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/43800 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/969000 | - |
Descrição: dc.description | Este artigo apresenta uma investigação sobre as possibilidades de aplicação de Deep Learning (DL) no campo do patrimônio cultural edificado como ferramenta de suporte à decisão para a sua conservação. Nos últimos anos, o DL passou a ser aplicado nos sistemas de monitoramento, classificação e preservação da identidade cultural de edifícios patrimoniais juntamente com técnicas de mapeamento e modelagem tridimensional. Para esta pesquisa, foi utilizada uma revisão sistemática da literatura (RSL), considerando três bases de dados: Web of Science, Scopus e Engineering Village. Foram utilizadas as palavras-chave: deep learning, machine learning e heritage building. A partir da RSL, essa pesquisa também contribui para uma avaliação de técnicas e ferramentas utilizadas por autores nos últimos cinco anos, identificando que os estudos mais recentes se baseiam em imagens obtidas em levantamentos com nuvem de pontos e aplicação da inteligência artificial para a detecção de danos, localização e movimento de pessoas, classificação de elementos, estilos e tipologias arquitetônicas. | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Arquitetura e Urbanismo (FAU) | - |
Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Publicador: dc.publisher | LASUS FAU | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou eletrônico, Para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem profunda | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Patrimônio cultural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Detecção de objetos | - |
Título: dc.title | Deep learning e suas possibilidades de aplicação no patrimônio cultural edificado | - |
Título: dc.title | Deep learning and its application possibilities in built cultural heritage | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB - Rep. 1 |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: