TRABALHOS PUBLICADOS

@inproceedings{Raoni2021sensoriamentob,

title = {Classifica\c{c}\~{a}o de Imagens Utilizando Fus\~{a}o de Sensores Termal e Vis\'{i}vel},

author = {Raoni Avilez Fiedler and Francisco Bernardo Lovato Eick},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2021/st/218041_1.pdf},

year  = {2021},

date = {2021-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2021 (SIGE2021)},

abstract = {Utilizando uma c\^{a}mera com sensor duplo (vis\'{i}vel e termal), este trabalho avalia a altera\c{c}\~{a}o na exatid\~{a}o global de quatro classes de interesse utilizando-se diferentes composi\c{c}\~{o}es de canais nas imagens analisadas. S\~{a}o testadas as composi\c{c}\~{o}es RGB e RGBI (composi\c{c}\~{a}o RGB mais canal infravermelho). Os resultados s\~{a}o comparados utilizando os algoritmos k vizinhos mais pr\'{o}ximos (k-NN) e m\'{a}quina de vetores de suporte (SVM). Os resultados experimentais indicam que o uso da composi\c{c}\~{a}o RGBI aumenta a acur\'{a}cia na classifica\c{c}\~{a}o em 9,7%, no k-NN, e 1,9% no SVM.},

keywords = {infravermelho, sensoriamento remoto},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{Caio2020Infravermelhob,

title = {Predi\c{c}\~{a}o de detec\c{c}\~{a}o de aeronaves por MANPADS por meio do M\'{e}todo de Monte Carlo},

author = {Caio Augusto Proen\c{c}a Rosa Campos},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2020/st/ST_01_2.pdf},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2020 (SIGE2020)},

abstract = {A crescente amea\c{c}a e emprego de MANPADS, demanda um planejamento de miss\~{o}es a\'{e}reas robusto, que aumente a probabilidade de sobreviv\^{e}ncia da aeronave e de cumprimento da miss\~{a}o. Visando a propiciar uma ferramenta de aux\'{i}lio ao planejamento de miss\~{o}es a\'{e}reas nesse tipo de cen\'{a}rio, foi desenvolvido um algoritmo para lidar com tais incertezas, denominado MAISA, que se baseia no M\'{e}todo de Monte Carlo. Este algoritmo leva em considera\c{c}\~{a}o fatores de posi\c{c}\~{a}o do MANPADS, da aeronave, da transmit\^{a}ncia atmosf\'{e}rica e do detector infravermelho do MANPADS e fornece ao planejador de miss\~{a}o a\'{e}rea uma \'{a}rea de seguran\c{c}a que aeronave deve evitar de acordo com o risco de detec\c{c}\~{a}o desejado para a miss\~{a}o.},

keywords = {infravermelho, M\'{e}todo de Monte Carlo},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{Jo\~{a}o2014radiometriab,

title = {Avalia\c{c}\~{a}o de Propriedades Convectivas e T\'{e}rmicas de Elemento Emissor de Infravermelho Usado em Alvo A\'{e}reo},

author = {Jo\~{a}o Paulo Dias and Francisco Sircilli and Francisco D Rocamora Jr},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2014/st/ST_6_1.pdf},

year  = {2014},

date = {2014-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2014 (SIGE2014)},

abstract = {Alvo a\'{e}reo n\~{a}o manobr\'{a}vel \'{e} um dispositivo lan\c{c}ado a partir de uma aeronave, que voa sob influ\^{e}ncia da for\c{c}a da gravidade e das forcas aerodin\^{a}micas de arrasto devidas principalmente \`{a} intera\c{c}\~{a}o do paraquedas com a atmosfera. O componente principal do alvo a\'{e}reo \'{e} um objeto met\'{a}lico aquecido \`{a} temperatura apropriada para emitir radia\c{c}\~{a}o espectro do eletromagn\'{e}tico. A assinatura a infravermelho do corpo met\'{a}lico pode ser usada para avaliar o desempenho de dispositivos detectores que operam nessa banda, tais como autodiretores de m\'{i}sseis. Neste trabalho, s\~{a}o apresentados os resultados da avalia\c{c}\~{a}o de propriedades convectivas e t\'{e}rmicas de um elemento met\'{a}lico com formato de tubo cil\'{i}ndrico. Apresenta-se, inicialmente, uma avalia\c{c}\~{a}o resolvendo-se a equa\c{c}\~{a}o diferencial de transfer\^{e}ncia de calor por condu\c{c}\~{a}o, unidimensional, com as condi\c{c}\~{o}es de contorno apropriadas; em seguida, \'{e} usado um software comercial para c\'{a}lculo com maior acur\'{a}cia. Essas avalia\c{c}\~{o}es s\~{a}o auxiliares no desenvolvimento de um alvo a\'{e}reo que atenda \`{a}s especifica\c{c}\~{o}es do projeto.},

keywords = {alvo a\'{e}reo I INT RODU\c{C}\~{A}O, infravermelho, radiometria},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{Sergio2009Infravermelhob,

title = {An\'{a}lise de Imagens Infravermelhas utilizando T\'{e}cnicas Morfol\'{o}gicas},

author = {Sergio Rodrigues Neves and D Sc},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2009/st/III_2.pdf},

year  = {2009},

date = {2009-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2009 (SIGE2009)},

abstract = {Imagens infravermelhas adquiridas por sistemas \'{o}pticos navais possuem, import\^{a}ncia t\'{a}tica relevante no combate de amea\c{c}as, tais como m\'{i}sseis com guiagem a infravermelho, em que a detec\c{c}\~{a}o, atrav\'{e}s de equipamentos MAGE, n\~{a}o \'{e} poss\'{i}vel. As imagens s\~{a}o usadas, basicamente, para melhorar a apar\^{e}ncia de uma imagem para a vis\~{a}o humana e preparar a imagem antes de se fazerem medi\c{c}\~{o}es de suas caracter\'{i}sticas As medi\c{c}\~{o}es e extra\c{c}\~{a}o de caracter\'{i}sticas que permitam o acompanhamento e identifica\c{c}\~{a}o de um alvo numa imagem infravermelha tem uma poderosa ferramenta na morfologia matem\'{a}tica. Este trabalho tem como objetivo demonstrar o uso de t\'{e}cnicas da morfologia matem\'{a}tica aplic\'{a}veis a imagens infravermelhas. Palavras-chavesInfravermelho, processamento de imagens, morfologia matem\'{a}tica.},

keywords = {infravermelho, morfologia matem\'{a}tica, processamento de imagens},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

@inproceedings{Sergio2007,

title = {Segmenta\c{c}\~{a}o de Alvos em Imagens Infravermelhas Utilizando Watersheds, Wavelets e Morfologia Matem\'{a}tica},

author = {Sergio R Neves and Gelson V Mendon\c{c}a and Eduardo A B Silva},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2007/st/GE_12.pdf},

year  = {2007},

date = {2007-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2007 (SIGE2007)},

abstract = {Para um sistema de classifica\c{c}\~{a}o de alvos \'{e} fundamental que se possa extrair caracter\'{i}sticas precisas destes, com o objetivo de ter-se o maior n\'{u}mero de acertos poss\'{i}vel. Uma imagem infravermelha pode ser considerada como um mapeamento em duas dimens\~{o}es da radia\c{c}\~{a}o t\'{e}rmica de uma cena, e apresenta como uma caracter\'{i}stica importante para extra\c{c}\~{a}o de objetos, as bordas desses elementos da cena. Este trabalho descreve um m\'{e}todo autom\'{a}tico para a segmenta\c{c}\~{a}o de imagens infravermelhas utilizando morfologia matem\'{a}tica e a transforma\c{c}\~{a}o watershed a partir de um marcador que usa a transformada wavelet m\'{o}dulo m\'{a}ximo, com resultados precisos e com baixo n\'{u}mero de detec\c{c}\~{o}es falsas. Palavras-chaves ( Segmenta\c{c}\~{a}o, infravermelho, morfologia, watersheds, wavelets.},

keywords = {infravermelho, morfologia, Segmenta\c{c}\~{a}o, watersheds, wavelets},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}