Uma abordagem de extração de graﬁte com multiagente e identiﬁcação por CNNs - Santos, Glauco Roberto Munsberg dos (2019)
O graﬁte é um intervenção urbana que utiliza muros, paredes e postes como suporte e geralmente está ligado a uma mensagem social ou política, estas representações urbanas são, muitas vezes, um importante indicador social. Mapeá-los e rastreá-los permite compreender como essas intervenções interagem com os demais elementos do meio urbano. Este trabalho tem por objetivo avaliar o uso de Redes Neurais Convolucionais e Sistemas Multiagente para localizar e mapear graﬁtes em cidades, a partir de imagens em nível de rua provenientes do Google Street View. O método utilizado foi a elaboração de quatro experimentos com as redes neurais pré-treinadas e reuso dos seus classiﬁcadores para o novo contexto de identiﬁcação de graﬁte. Utilizamos para isso a técnica de ﬁne-tuning com imagens extraídas do Flickr e do Google Street View. Através da análise dos modelos será mostrado que o reuso dos classiﬁcadores é promissor, diminuindo o tempo de treinamento das redes e obtendo modelos com resultados de 76,9% para a taxa de verdadeiros positivos quando testado o dataset do Flickr e sensibilidade de 71,43% em imagens do ambiente urbano. Destaca-se ainda neste trabalho o sistema multiagente capaz de percorrer o ambiente urbano do Google Street View e analisar em média 61 imagens por minuto para cada agente.