| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/43CJQM8 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.07.11.43 | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.07.11.43.21 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.28 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1117/1.JRS.14.036517 | |||
| ISSN | 1931-3195 | |||
| Chave de Citação | VelameBinsMura:2020:CaBaIm | |||
| Título | Captive balloon image object detection system using deep learning  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Mês | Sept. | |||
| Data de Acesso | 05 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Velame, Victória Maria Gomes 2 Bins, Leonardo Sant'Anna 3 Mura, José Cláudio | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR | |||
| Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 victoria.velame@inpe.br 2 leonardo.bins@inpe.br 3 jose.mura@inpe.br | |||
| Revista | Journal of Applied Remote Sensing | |||
| Volume | 14 | |||
| Número | 3 | |||
| Páginas | e036517 | |||
| Nota Secundária | A2_GEOGRAFIA B1_GEOCIÊNCIAS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_BIODIVERSIDADE B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS | |||
| Histórico (UTC) | 2020-10-07 11:43:21 :: simone -> administrator :: 2020-10-07 11:43:22 :: administrator -> simone :: 2020 2020-10-07 11:43:36 :: simone -> administrator :: 2020 2020-10-12 04:13:37 :: administrator -> simone :: 2020 2020-12-14 14:11:59 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:28 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Palavras-Chave | deep learning object detection remote sensing captive balloon | |||
| Resumo | The surveillance of large areas to ensure local security requires remote sensors with high temporal and spatial resolution. Captive balloons with infrared and visible sensors, like ALTAVE captive balloon system, can perform a long-term day-night surveillance and provide security of large areas by monitoring people and vehicles, but it is an exhaustive task for a human. In order to provide a more efficient and less arduous monitoring, a deep learning model was trained to detect people and vehicles in images from captive balloons infrared and visible sensors. Two databases containing about 700 images each, one for each sensor, were manually built. Two networks were fine-tuned from a pretrained faster region-based convolution neural network (R-CNN). The network reached accuracies of 87.1% for the infrared network and 86.1% for the visible one. Both networks were able to satisfactorily detect multiple objects in an image with a variety of angles, positions, types (for vehicles), scales, and even with some noise and overlap. Thus a faster R-CNN pretrained only in common RGB (red, green, and blue) images can be fine-tuned to work satisfactorily on visible remote sensing (RS) images and even on the infrared RS images. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | Captive balloon image... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Grupo de Usuários | self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||