DSpace Coleção: http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/2658 2026-04-15T00:53:50Z 2026-04-15T00:53:50Z EFICIÊNCIA DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS NA IDENTIFICAÇÃO DE EDIFÍCIOS EM CONDIÇÕES DESAFIADORAS DE IMAGENS Emanuel Pontes Sousa, Caio Arruda Freitas Silva, Igor Lucas, Marcelo http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/3092 2025-05-27T20:48:52Z 2024-07-02T00:00:00Z Título: EFICIÊNCIA DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS NA IDENTIFICAÇÃO DE EDIFÍCIOS EM CONDIÇÕES DESAFIADORAS DE IMAGENS Autor(es): Emanuel Pontes Sousa, Caio; Arruda Freitas Silva, Igor; Lucas, Marcelo Resumo: Esta pesquisa concentra-se na eficácia das redes neurais convolucionais (CNN – Convolucional Neural Network) na identificação de edifícios em imagens desafiadoras. O objetivo é comparar e melhorar o desempenho do modelo com o uso de CNNs. A metodologia incluiu o pré-processamento de imagens, aplicação de camadas convolucionais densas com funções de ativação denominadas unidades lineares retificadas (ReLU - Rectified Linear Unit), utilizar o Softmax como classificador e por fim realizar o treinamento com validação cruzada. Os resultados indicaram que o uso das redes neurais convolucionais pode aprimorar significativamente a capacidade de redes neurais em lidar com variações de ângulo, condições de iluminação e obstruções nas imagens. As CNNs são ferramentas eficazes no reconhecimento de padrões visuais em construções, destacando seu potencial para aprimorar práticas de georreferenciamento e outras aplicações. 2024-07-02T00:00:00Z