Data: 7 de dezembro de 2023, quinta-feira
Horário: 14:00 h (horário de Brasília)
Sala física: Sala de Reuniões do PESC (H-319 - Mezanino) 
Sala virtual: https://meet.google.com/cuf-igbi-nrd

Banca Examinadora:

Prof. Jano Moreira de Souza - PESC/COPPE/UFRJ (Orientador e Presidente da Banca)

Dr. Carlos Eduardo Barbosa - Ministério da Marinha (Orientador)

Prof. Geraldo Bonorino Xexéo - PESC/COPPE/UFRJ

Profa. Flávia Maria Santoro - UERJ

Prof. Daniel Schneider - UFRJ
Dra. Kelli de Faria Cordeiro - Ministério da Defesa

Profa. Viviane Cunha Farias da Costa - FGV

Resumo:

O aumento da quantidade e tipos de embarcações que trafegam para costa brasileira tem proporcionado diversos desafios relacionados ao monitoramento das embarcações, realizado pela autoridade marítima. Os principais desafios enfrentados no controle do tráfego marítimo estão principalmente relacionados à identificação e à detecção das embarcações. No entanto, a falta de soluções adequadas à realidade brasileira para a detecção visual de embarcações reduz o poder informacional da autoridade marítima.

Essa pesquisa destaca a necessidade de soluções de detecção visual adaptadas ao contexto brasileiro, identificando a importância de coleções de imagens anotadas com informações das embarcações para subsidiar o treinamento de algoritmos relacionado ao aprendizado de máquina, para apoiar na identificação e detecção automática de embarcações.

A solução proposta nesse trabalho automatiza a criação dessas e coleções de imagens contextuais e finamente anotadas de embarcações, ampliando a capacidade da autoridade marítima de identificar e monitorar embarcações, especialmente nas áreas portuárias, resultando em uma ampliação da conscientização do domínio marítimo brasileiro (Maritime Domain Awareness - MDA). Este trabalho propõe um framework para apoiar o processo de ampliação da MDA capaz de automatizar ou semi automatizar o processo de anotação das imagens de embarcações fazendo uso de Visão Computacional e Realidade Aumentada, denominado CV-MDA. A solução CV-MDA foi implementada e avaliada, sob a luz do framework científico de Design Science.

Instruções:

- Fazer sign in usando email @cos.ufrj.br, preferencialmente.

- A defesa é um ato público e estão todos convidados a participar.

- Todos da audiência devem manter suas câmeras e microfones desligados.

- A defesa será gravada, conforme recomendação da COPPE/UFRJ.