Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4135
Tipo: | Dissertação |
Título: | Application of Real-ESRGAN in improving IR sensor Images for use in SAR operations |
Autor(es): | CORREA, Vinícius Henrique Geraldo |
Primeiro Orientador: | RAMOS, Alexandre Carlos Brandão |
Resumo: | A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) em operações de busca e salvamento tem crescido significativamente, principalmente devido à redução de custos e ao menor risco associado. No entanto, a eficácia desses veículos está intimamente ligada à qualidade dos sensores utilizados para captura e identificação de alvos, tornando a investigação desses equipamentos uma área crucial. Este estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre a aplicação de Redes Adversariais Generativas (GANs) em imagens geradas por VANTs com foco em busca e resgate. Além disso, introduzimos uma metodologia que utiliza a ferramenta Real-ESRGAN para aprimorar imagens obtidas por VANTs durante missões de busca e salvamento, com foco em sensores que operam na faixa infravermelha. Os resultados da aplicação dessa técnica em nosso conjunto de dados, combinados com a validação utilizando a ferramenta YOLOv8, revelam melhorias significativas na qualidade das imagens. Isso sugere que a abordagem proposta pode ter aplicações valiosas no pós-processamento e na identificação de alvos humanos durante operações de busca e resgate. |
Abstract: | The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in search and rescue operations has grown significantly, primarily due to reduced costs and lower associated risks. However, the effectiveness of these vehicles is closely linked to the quality of the sensors used for target capture and identification, making the investigation of these devices a crucial area of research. This study presents a systematic review of the literature on the application of Generative Adversarial Networks (GANs) in UAV-generated images, with a focus on search and rescue. Additionally, we introduce a methodology that uses the Real-ESRGAN tool to enhance images obtained by UAVs during search and rescue missions, specifically targeting sensors that operate in the infrared spectrum. The results of applying this technique to our dataset show significant improvements in image quality, suggesting that this approach may have valuable applications in post-processing and in the identification of human targets in search and rescue operations. |
Palavras-chave: | Visão computacional Processamento digital de imagens Busca e salvamento Redes generativas adversariais Computer vision Digital image processing Search and rescue Generative adversarial networks |
CNPq: | CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
Sigla da Instituição: | UNIFEI |
metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4135 |
Data do documento: | 11-Set-2024 |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
Dissertação_2024117.pdf | 14,61 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.