VISUALIZAÇÃO E ANÁLISE EM OBSERVAÇÕES AÉREAS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

• Autor(a) principal: Lima, Bruno Tiago da Silva
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11110/1965
• topic: Inteligência Artificial; Deteção; Dataset; Ortofotomapas; Sistema de Informação Geográfica; Visualização de dados

Atualmente as imagens de observação aérea permitem visualizar o mundo numa outra perspetiva, possuindo cada vez mais importância em estudos e planeamentos como, por exemplo, planos e ordenamentos de território, mapas de danos em caso de catástrofes naturais, medição de áreas de desflorestação, entre outros. Os Municípios têm como principal responsabilidade a gestão administrativa do seu território e, para isso, recorrem a serviços de informação geográfica e ortofotomapas para apoio a essa gestão. Uma das grandes dificuldades prende-se com a rápida mudança que acontece no território, sendo difícil a fiscalização dessas mesmas alterações. Partindo da necessidade dos Municípios na obtenção de um cadastro atualizado das piscinas existentes no concelho, de forma a perceber as mudanças no território e validar o licenciamento, neste projeto procurou-se desenvolver um protótipo de sistema, utilizando e integrando um conjunto de tecnologias que incluiu inteligência artificial, middleware para integração de sistemas, sistemas de informação geográfica e bibliotecas de visualização avançada. A inteligência artificial contribuiu para a deteção de determinadas construções, identificadas como piscinas; um middleware de serviços permitiu integrar o resultado dessa identificação com o sistema de informação geográfica do Município para georreferenciar as mesmas, cruzando essa informação com os dados relativos ao licenciamento de obras particulares. Com as bibliotecas de visualização foi criada uma interface avançada de apoio ao utilizador para a visualização e análise da informação. Para efetuar a deteção das piscinas foi necessário criar um dataset, constituído por imagens aéreas de piscinas, e efetuar a anotação da região relevante na qual é identificada a piscina. Foi treinado o sistema em várias redes neuronais convolucionais para a deteção das piscinas, de forma a obter e comparar a precisão dos resultados obtidos.