| Processo: | 21/12477-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Alisson Fernando Coelho do Carmo |
| Beneficiário: | Renan Pereira Biazini |
| CNAE: |
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente |
| Vinculado ao auxílio: | 21/03110-8 - Monitoramento automatizado de recursos hídricos para detecção de macrófitas por meio de técnicas de visão computacional e modelos bio-ópticos com integração de imagens multiespectrais de satélite e de drone, AP.PIPE |
| Assunto(s): | Computação em nuvem Integração de tecnologias Sensoriamento remoto Georreferenciamento Processamento de imagens Inteligência artificial Visão computacional Gestão de recursos hídricos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Api | Automatização | Cloud Computing | frontend | Integração de Tecnologias | Algoritmos e infraestrutura de dados |
Resumo A extração de parâmetros de corpos hídricos por imagens captadas por sensoriamento remoto representa um desafio atual no estado da arte. Ainda maiores são as dificuldades associadas a essa metodologia aplicada em imagens de drone. A partir das validações realizadas no PIPE Fase 1 que comprovaram a possibilidade de extrair parâmetros de recursos hídricos, como por exemplo, a quantificação de macrófitas, com uma precisão promissora, o Projeto PIPE fase 2 prevê o refinamento e aprofundamento da metodologia proposta e a automatização integral desse processo. Para isso, é necessário aprimorar a captura das informações utilizando Drone, e por essa razão, essa bolsa prevê a compatibilização da geração de ortomosaico em um sistema de múltiplas câmeras embarcadas no drone. As imagens serão georreferenciadas a partir de coordenadas precisas para viabilizar a geração dos ortomosaicos para serem posteriormente processados com algoritmos de visão computacional e inteligência artificial. As saídas do processamento com os algoritmos de inteligência artificial e visão computacional serão representadas por meio de mapas que definem a quantificação de determinados parâmetros extraídos dos recursos hídricos, tais como o volume de macrófitas presentes. Os resultados apresentados no PIPE Fase 1 demonstram o potencial de aplicação dessa metodologia para gerar uma inovação disruptiva para o mercado dependente da gestão de recursos hídricos. (AU) | |
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