Ferramenta para gestão de árvores urbanas baseada em aprendizado de máquina

Resumo

Este projeto tem o objetivo de desenvolver uma ferramenta de gestão de árvores urbanas mediante a integração com modelos de aprendizado de máquina previamente desenvolvidos para a detecção e segmentação dos elementos da árvore a partir de imagens capturadas da perspectiva do solo. Além disso, o projeto proposto tem o objetivo de contribuir com a melhoria dos algoritmos previamente desenvolvidos para identificação dos elementos da árvore em imagens, classificação de espécies e integração de modelos de cálculo de probabilidade de ruptura e análise da deterioração interna do tronco. A ferramenta será destinada aos gestores de florestamento urbano que demandam o apoio computacional rápido no que tange à análise das condições da arborização urbana e os possíveis riscos inerentes de sua má conservação ou deterioração resultante de fatores externos. Neste sentido, a proposta visa auxiliar os gestores mediante a interface com modelos de inteligência artificial, especificamente modelos baseados em aprendizado de máquina, que serão utilizados para reduzir a demanda por trabalhos de campo para a medição manual de medidas essenciais na análise de risco de árvores urbanas. As atividades estabelecidas têm o objetivo de integrar fundamentos de tecnologia da informação com atividades básicas de pesquisa e integração de ferramentas amplamente conhecidas de desenvolvimento de software, como HTML5, FastAPI e JavaScript, com bibliotecas de pesquisa em aprendizado profundo, tais como TensorFlow e PyTorch.