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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41359| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0007-7892-929X |
| Tipo do documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Detecção automática de aves em imagens coletadas com aeronaves remotamente pilotadas para uso em gerenciamento de risco à vida selvagem em aeroportos |
| Título(s) alternativo(s): | Automatic detection of birds in images acquired with remotely piloted aircraft for managing wildlife strikes to civil aircraft |
| Autor(es): | Espinosa, Maurycio Rodrigues Oviedo |
| Primeiro orientador: | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo |
| Segundo orientador: | Mendonça, Flavio Antonio Coimbra |
| Primeiro membro da banca: | Rofatto, Vinicius Francisco |
| Segundo membro da banca: | Mendonça, Flavio Antonio Coimbra |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Automatic detection of animals in images UAV wildlife strikes to civil aircraft. Detecção automatica de animais em imagens Colisões de animais selvagens com aviões |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO |
| Assunto: | Agricultura |
| Idioma: | eng |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Programa: | Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais |
| Referência: | 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. |
| Identificador do documento: | https://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5025 |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41359 |
| Data de defesa: | 12-Dez-2023 |
| Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS): | ODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades. |
| Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO - Agricultura e Informações Geoespaciais (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| DetecçãoAutomáticaAves.pdf | Dissertação | 2.25 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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