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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Refinamento de Imagens de Satélite: Uma Abordagem de Super-Resolução para Preparação de Datasets
Autor(es): PEDRO ARFUX PEREIRA CAVALCANTE DE CASTRO
VITOR YUSKE WATANABE
Primeiro orientador: WESLEY NUNES GONCALVES
Resumo: Este trabalho investiga o uso de técnicas de super-resolução em imagens capturadas por Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), com o objetivo de aprimorar artificialmente a resolução espacial por meio de algoritmos de inteligência artificial. A proposta busca explorar metodologias de estado da arte para superar limitações na qualidade das imagens, facilitando sua aplicação em tarefas como monitoramento ambiental, mapeamento urbano e análise agrícola. Os resultados obtidos demonstram o potencial da super-resolução para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados, contribuindo para a aplicação de visão computacional em cenários que exigem alta precisão na identificação de objetos e características pequenas.
Abstract: This work investigates the use of super-resolution techniques on images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), with the aim of artificially enhancing the spatial resolution through artificial intelligence algorithms. The proposal seeks to explore state-of-the-art methodologies to overcome limitations in image quality, facilitating their application in tasks such as environmental monitoring, urban mapping, and agricultural analysis. The results obtained demonstrate the potential of super-resolution to improve the quality of datasets, contributing to the application of computer vision in scenarios that require high precision in the identification of objects and small features.
Palavras-chave: super-resolução
visão computacional
drones
País: 
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/10581
Data do documento: 2024
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

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