@TechReport{PintoVijaShig:2022:DeAuPe,
               author = "Pinto, Ellen Tuane Silva and Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli 
                         and Shiguemori, Elcio Hideiti",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de pessoas com uso de redes 
                         neurais convolucionais para aplica{\c{c}}{\~o}es de c{\'a}lculo 
                         de trajet{\'o}ria de drones",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2022",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "intelig{\^e}ncia artificial, vis{\~a}o computacional, 
                         navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma, rede neural artificial, 
                         drones.",
             abstract = "Os drones, tamb{\'e}m conhecidos por Aeronaves Remotamente 
                         Pilotadas ou Ve{\'{\i}}culos A{\'e}reos N{\~a}o Tripulados, 
                         t{\^e}m sido utilizados em diversas aplica{\c{c}}{\~o}es. Entre 
                         elas, destacam-se vigil{\^a}ncia, busca e resgate, monitoramento, 
                         entrega de mercadorias e entretenimento. No entanto, h{\'a} uma 
                         grande preocupa{\c{c}}{\~a}o em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} 
                         seguran{\c{c}}a, visando a prote{\c{c}}{\~a}o {\`a} vida 
                         humana e de patrim{\^o}nios, sendo evidenciado em documentos da 
                         Ag{\^e}ncia Nacional de Avia{\c{c}}{\~a}o Civil e Instituto de 
                         Controle do Espa{\c{c}}o A{\'e}reo. Devido ao risco de quedas e 
                         outros acidentes, a regulariza{\c{c}}{\~a}o atual consiste em 
                         manter uma dist{\^a}ncia m{\'{\i}}nima de 30 metros na 
                         horizontal de pessoas. Deste modo, este estudo tem como principal 
                         objetivo fazer um estudo do uso de t{\'e}cnicas computacionais 
                         para a detec{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de pessoas em imagens 
                         obtidas por drones e possibilitar a emiss{\~a}o de alerta para 
                         evitar sobrevo{\'a}-las. Para isso, prop{\~o}e-se o estudo do 
                         emprego de t{\'e}cnicas de intelig{\^e}ncia artificial, em 
                         especial, as de aprendizagem de m{\'a}quina. Especificamente, 
                         s{\~a}o utilizadas Redes Neurais Convolucionais YOLO v4 para 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de objetos. Ent{\~a}o, primeiramente, duas 
                         redes YOLO v4 e YOLO v4 Tiny foram treinadas e ativadas em imagens 
                         coletadas a partir de uma visada com apontamento vertical (NADIR). 
                         Em segundo, foi avaliado o desempenho das rede, sendo assim a 
                         ativa{\c{c}}{\~a}o das redes treinadas apresentaram, 
                         respectivamente, F1 Score de 84.80% e 84.79% para voos de 10 
                         metros de altura e F1 Score de 92.98% e 34.36% para voos de 25 
                         metros de altura. Com prop{\'o}sito de avaliar a dist{\^a}ncia 
                         dos objetos em rela{\c{c}}{\~a}o ao drone e definir a {\'a}rea 
                         proibida de voo, a terceira etapa consistiu em estimar a 
                         dist{\^a}ncia dos objetos a partir da imagem. Para esta tarefa 
                         foi designada a t{\'e}cnicas de Dist{\^a}ncia de Amostra de Solo 
                         (do ingl{\^e}s Ground Sample Distance).",
          affiliation = "UNIVAP and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {IEAv - DCTA}",
             language = "pt",
                pages = "25",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/47N7JU8",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47N7JU8",
           targetfile = "Relatorio_Final_PIBIC_2021_2022_Ellen_Tuane_Silva_Pinto.pdf",
        urlaccessdate = "05 jun. 2024"
}