Detalhes da Produção

Tipo	Software
Grupo	Produção Técnica
Descrição	SIQUEIRA, M. M. ; BALANIUK, REMIS. Plugin no QGis para treinamento e uso da rede neural profunda YOLO na identificação de objetos em imagens de satélite. 2023.
Autor	Remis Balaniuk
Ano	2023

Ambiente	Aplicações técnico-científicas
Ano	2023
descricao-informacoes-adicionais	O uso de redes neurais profundas na classficação e segmentação de imagens de satélite tem crescido nos últimos anos. Dado que os profissionais da área de geoprocessamento não são normalmente treinados no uso de métodos de aprendizagem de máquina e na programação de scripts (o código fonte do YOLO é disponibilizado na linguagem Python e utiliza a biblioteca Keras), integramos o YOLO ao software de informações geográficas QGis, amplamente utilizado pelos profissionais que utilizam as geotecnologias. A integração foi feita na forma de um plugin, que uma vez instalado pode ser facilmente utilizado para treinar e utilizar a rede neural nos mais diversos tipos de problemas de análise de imagens raster. https://github.com/mateusmelo95/gctools
Disponibilidade	NAO_INFORMADO
Finalidade	Viabilizar o uso de algoritmos de redes neurais profundas para a identificação de objetos de interesse em imagens de satélite dentro do QGis
flag-divulgacao-cientifica	NAO
flag-potencial-inovacao	SIM
instituicao-financiadora	Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal - FAP-DF
Meio de Divulgação	NAO_INFORMADO
Natureza	NAO_INFORMADO
País	Brasil
Plataforma	Python
Relevância	NAO
Título do Software	Plugin no QGis para treinamento e uso da rede neural profunda YOLO na identificação de objetos em imagens de satélite