Detecção de embarcações por imagens nos rios da Amazônia - Yvano, Michel Marialva (Universidade Federal do Amazonas, 2017)
O monitoramento fluvial é um trabalho intensivo e necessário a fim de evitar possíveis ameaças como pirataria e agressão ambiental. Normalmente, essa tarefa é realizada manualmente por um operador humano que analisa monitores de vídeo por longos períodos de tempo, fator que torna a tarefa longa, maçante e sujeita a erros. Na Amazônia, o monitoramento fluvial é ainda mais desafiador devido à grande extensão territorial da região e ao fato desta possuir a maior bacia hidrográfica do planeta. Dentre as possibilidades de tratar este problema existe a utilização de sensoriamento remoto, em geral utilizando imagens aéreas obtidas por satélites ou veículos aéreos, tripulados ou não. Diante desse contexto, esta dissertação propõe um método computacional capaz de detectar a movimentação de embarcações em um ambiente típico dos rios da Amazônia, pois os métodos existentes na literatura não se adequam ao cenário amazônico devido a inúmeros fatores, como por exemplo, a diversidade de composição de fundo da região. Além disso, métodos propostos na literatura foram desenvolvidos para ambientes com mar aberto, onde normalmente há apenas embarcações e água em cena. Neste trabalho, são usadas técnicas de processamento digital de imagens para a detecção do objeto em movimento e técnicas de aprendizagem de máquina para determinar a probabilidade do objeto observado ser um barco ou não. Essa dupla detecção reduz os falsos alertas emitidos pelo método proposto. Os experimentos realizados mostram que o método obteve 79% de acurácia e 91% de precisão, considerando todas as imagens, e precisão de 71% em cenas com embarcações, mostrando-se eficiente ao ser comparado com outras estratégias.