01 - CAMPUS MARINGÁ 1. TCC ENGENHARIA DE SOFTWARE
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Tipo: Artigo
Título: Deep Learning aplicado ao reconhecimento de imagem para preservação de animais silvestres: uma pesquisa exploratória.
Autor(es): FERRAZ, Beatriz de Araújo
Primeiro Orientador: ALMEIDA, Iara Carnevale de
Resumo: A preservação da fauna silvestre é indispensável para manter o equilíbrio do ecossistema. O Deep Learning (DL) equivale a um recurso recente que tem sido utilizado para apoiar essa tarefa. Diante do exposto, esta pesquisa tem como objetivo geral apresentar os recursos necessários para efetuar o reconhecimento de imagens por meio do DL, de forma a identificar, catalogar e contabilizar animais silvestres. Para tanto, foi realizada uma pesquisa bibliográfica exploratória com abordagem qualitativa. O presente trabalho apresenta, portanto, estudos que indicam como o DL é empregado na identificação, na catalogação e na contabilização de animais. A partir disso, conclui-se que aplicar o reconhecimento de imagem por meio de DL para automatizar as tarefas mencionadas é vantajoso devido, principalmente, à redução de tempo e de esforço humano poupados.
Abstract: The preservation of wildlife is indispensable to maintain the balance of the ecosystem. Deep Learning (DL) is a recent resource that has been used to support this task. Given the above, this research has as a general objective to present the resources needed to perform image recognition through DL, in order to identify, catalog, and account for wild animals. To this end, an exploratory bibliographic research with a qualitative approach was carried out. The present work presents, therefore, studies that indicate how DL is used in the identification, cataloging, and accounting of animals. From this, it is concluded that applying image recognition through DL to automate the mentioned tasks is advantageous mainly due to the reduction of time and human effort saved.
Palavras-chave: Aprendizado profundo
Inteligência artificial
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: UNIVERSIDADE CESUMAR
Sigla da Instituição: UNICESUMAR
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9860
Data do documento: 5-Jul-2023
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