Detecção de objetos com drone utilizando deep learning - SANTOS, Nathan da Silva; CORSO, Pedro Enzo Coraçari Dal; SILVA, Renan Alvino Relvas (259, 2023)
O artigo discute o uso de imagens aéreas obtidas com drones para detectar objetos por meio de técnicas de inteligência artificial e deep learning. Ortomosaicos captados com drone foram segmentados e classificados manualmente usando o Label Studio na web, e a linguagem Python. O modelo de reconhecimento de feições YOLO v5, foi utilizado para classificar as imagens segmentadas. O objetivo deste projeto é, validar a metodologia descrita a partir do uso de redes neurais, e técnicas de deep learning em imagens captadas por câmeras equipadas em drones, e mostrar que através da metodologia, é possível detectar e classificar máquinas agrícolas, veículos, e outros objetos de interesse de forma gratuita. Com o desenrolar do artigo, nota-se que é possível utilizar-se das imagens obtidas com drones para detectar objetos através do YOLO. O modelo de reconhecimento de feições gerou dados confiáveis, uma vez que, consegue identificar máquinas agrícolas e veículos de transporte de acordo com as especificações e métodos utilizados.
Object detection with drones using deep learning
Keywords: Drones; Deep learning; Agricultura de precisão; Inteligência artificial; Machine learning; Python; Controle e Processos Industriais