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Algoritmos para aquisição, formação e anotação de imagens de sensoriamento remoto

Processo: 20/13255-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de junho de 2021
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2022
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Nayereh Hamidishad
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
Assunto(s):Visão computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Computer Vision | Metodologia e Técnicas da Computação

Resumo

O processamento de imagens de sensoriamento remoto de cidades, providas em bases como Google Maps ou Mapbox, tem sido uma importante ferramenta para análise de cidades em urban informatics. Em particular, o projeto Temático tem desenvolvido novos modelos e métodos de urban informatics para analisar crescimento desordenado urbano em áreas de mananciais, bem como mobilidade de pedestres em calçadas. Os principais modelos de análise das imagens em desenvolvimento se baseiam em algoritmos de deep learning, os quais requerem a formação de conjuntos de treinamento anotados com múltiplos rótulos. O trabalho do bolsista será implementar algoritmos de aquisição e manutenção dos datasets, bem como anotar dados de maneira semi-supervisionada. O resultado esperado do projeto é que o bolsista ganhe treinamento e produza código e dados anotados a ser utilizados no projeto.

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