Analysis of Computer Vision Application in The Context of SAR Missions
DOI:
https://doi.org/10.55972/spectrum.v26i1.429Palavras-chave:
Visão Computacional, Missões de Busca e Salvamento, Redes Neurais Complexas, Janela DeslizanteResumo
Este trabalho inclui uma análise geral de viabilidade e desempenho de alguns modelos de classificação de imagens para operações de Busca e Resgate (SAR). Como as missões SAR são tipicamente situações de alto desgaste e alto risco para vítimas e tripulação SAR, algumas equipes ao redor do mundo têm buscado usar a tecnologia para acelerar os resgates e reduzir os danos. O Serviço Croata de Resgate em Montanha (CMRS) e outras equipes SAR têm usado Sistemas Aéreos Não Tripulados (UAS) para obter capturas aéreas da área de busca, contrastando com voos tripulados típicos de baixa altitude. Este artigo usa imagens do conjunto de dados HERIDAL para treinar, validar e testar modelos. Usamos duas arquiteturas de rede neural diferentes e oito parâmetros de treinamento diferentes. A precisão acima de 98% foi alcançada, mas isso não significa necessariamente que os modelos sejam apropriados para uso na vida real, portanto, várias considerações foram feitas.
Referências
S. Gotovac, D. Zelenika, Z. Marusic, and D. Bozic-Stulic, “Visual based person detection for search-and-rescue with UAS: Humans vs. machine learning algorithm,” Remote Sensing, vol. 12, no. 20, 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2072-4292/12/20/3295.
M. Kundid Vasic and V. Papic, “Multimodel deep learning for person detection in aerial images,” Electronics, vol. 9, no. 9, 2020. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2079-9292/9/9/1459.
E. Lygouras, N. Santavas, A. Taitzoglou, K. Tarchanidis, A. Mitropoulos, and A. Gasteratos, “Unsupervised human detection with an embedded vision system on a fully autonomous UAV for search and rescue operations,” Sensors, vol. 19, p. 3542, 08 2019.
A. J. Gallego, A. Pertusa, P. Gil, and R. Fisher, “Detection of bodies in maritime rescue operations using unmanned aerial vehicles with multispectral cameras: Gallego et al.” Journal of Field Robotics, vol. 36, 12 2018.
D. Bozic-Stulic, Z. Marusic, and S. Gotovac, “Deep learning approach in aerial imagery for supporting land search and rescue missions,” International Journal of Computer Vision, vol. 127, pp. 1–23, 09 2019.
F. Chollet, “Building powerful image classification models using very little data,” 2016. [Online]. Available: blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Categorias
Licença
Copyright (c) 2025 João Custódio de Faria Filho, Filipe Alves Neto Verri
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
