Detecção automática de aves em imagens coletadas com aeronaves remotamente pilotadas para uso em gerenciamento de risco à vida selvagem em aeroportos

Espinosa, Maurycio Rodrigues Oviedo

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41359

ORCID:	http://orcid.org/0009-0007-7892-929X
Document type:	Dissertação
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Detecção automática de aves em imagens coletadas com aeronaves remotamente pilotadas para uso em gerenciamento de risco à vida selvagem em aeroportos
Alternate title (s):	Automatic detection of birds in images acquired with remotely piloted aircraft for managing wildlife strikes to civil aircraft
Author:	Espinosa, Maurycio Rodrigues Oviedo
First Advisor:	Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo
Second Counselor:	Mendonça, Flavio Antonio Coimbra
First member of the Committee:	Rofatto, Vinicius Francisco
Second member of the Committee:	Mendonça, Flavio Antonio Coimbra
Summary:	Automatic detection of birds in images acquired with remotely piloted aircraft for managing wildlife strikes to civil aircraft, 28 páginas. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Ingormações Geoespaciais) – Universidade Federal de Uberlandia, Campus Monte Carmelo, Minas Gerais, Brasil. As colisões de animais com aviões são um problema de segurança que ocorre frequentemente em todo o mundo. Nos Estados Unidos da América, entre os anos de 1990 e 2019, ocorreram cerca de 209.950 colisões, causando danos materiais e perdas de vidas. Este projeto busca desenvolver uma metodologia que utilize imagens coletadas por aeronaves pilotadas remotamente e um processo automático de detecção de padrões nas imagens, a fim de criar um sistema de monitoramento robusto, capaz de detectar animais e aves em um aeroporto privado chamado Coe Field (8FA4), com uma taxa de acerto de 96% ou mais dos animais e aves presentes nas imagens no momento do voo.
Abstract:	Wildlife strikes to civil aircraft frequently occur worldwide and are a major safety problem. In the United States alone, from 1990 to 2019, approximately 209,950 strikes were recorded, causing material damage and loss of life. In this study, we aimed to develop a method for using images acquired by remotely piloted aircraft and a process of automatic detection of patterns in such images to create a robust monitoring system for detecting animals and birds at the Coe Field private airport (8FA4), with a hit rate of 96% or higher for the animals and birds present in images at the time of flight.
Keywords:	Automatic detection of animals in images UAV wildlife strikes to civil aircraft. Detecção automatica de animais em imagens Colisões de animais selvagens com aviões
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
Subject:	Agricultura
Language:	eng
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Program:	Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais
Quote:	ESPINOSA, Maurycio Rodrigues Oviedo. Automatic detection of birds in images acquired with remotely piloted aircraft for managing wildlife strikes to civil aircraft. 2023. 27 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Informações Geoespaciais) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5025.
Document identifier:	https://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5025
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41359
Date of defense:	12-Dec-2023
Sustainable Development Goals SDGs:	ODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades.
Appears in Collections:	DISSERTAÇÃO - Agricultura e Informações Geoespaciais (Monte Carmelo)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
DetecçãoAutomáticaAves.pdf	Dissertação	2.25 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record