Detecção automática de aves em imagens coletadas com aeronaves remotamente pilotadas para uso em gerenciamento de risco à vida selvagem em aeroportos

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Espinosa, Maurycio Rodrigues Oviedo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia; Brasil; Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais
• Palavras-chave em Português: Automatic detection of animals in images; UAV; wildlife strikes to civil aircraft.; Detecção automatica de animais em imagens; Colisões de animais selvagens com aviões; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO; Agricultura; ODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades.
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41359; https://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5025

Wildlife strikes to civil aircraft frequently occur worldwide and are a major safety problem. In the United States alone, from 1990 to 2019, approximately 209,950 strikes were recorded, causing material damage and loss of life. In this study, we aimed to develop a method for using images acquired by remotely piloted aircraft and a process of automatic detection of patterns in such images to create a robust monitoring system for detecting animals and birds at the Coe Field private airport (8FA4), with a hit rate of 96% or higher for the animals and birds present in images at the time of flight.