Defesa de Dissertação: Gustavo Antonio Sousa Paz e Mota
Data da publicação: 4 de novembro de 2024 Categoria: Defesas de Dissertação, Notícias
Título: Estudo de viabilidade da análise automática através de imagens de pistas de pousos e decolagens quanto à segurança operacional
Data: 11/11/2024
Horário: 10h00
Local: Sala de Seminários – Bloco 952
Resumo:
Dada a importância do transporte aéreo e a necessidade crescente de monitoramento das condições operacionais para a segurança de Pista de pousos e decolagens (PPD), este trabalho estuda a viabilidade do desenvolvimento de um modelo Rede Neural Convolucional (RNC) capaz de classificar segmentos de pista por imagens quanto à segurança operacional, com base no acúmulo de borracha e impacto no coeficiente de atrito. O estudo utiliza imagens em escala de cinza, coletadas de uma pista de um aeroporto brasileiro via Google Earth Pro, e os dados técnicos obtidos de relatórios oficiais da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). O objetivo é a obtenção de uma ferramenta que auxilie na tomada de decisão dos operadores de aeródromos. Além disso, são investigados métodos de processamento e análise de dados para gerar um conjunto de dados que contribua para o desenvolvimento de um modelo confiável e de baixo custo computacional. Dentre eles, algoritmo de K-médias e análise de Correlacão de Pearson. O modelo demonstrou viabilidade do desenvolvimento de um modelo capaz de classificar adequadamente as imagens processadas, reforçando o potencial dessa abordagem para a PPD estudada.
Banca examinadora:
- Prof. Dr. Yuri Lenon Barbosa Nogueira (MDCC/UFC) – Orientador
- Prof. Dr. Joaquim Bento Cavalcante Neto (MDCC/UFC) – Coorientador
- Prof. Dr. Francisco Heber Lacerda de Oliveira (UFC) – Coorientador
- Prof. Dr. Creto Augusto Vidal (MDCC/UFC)
- Prof.ª Dr.ª Suelly Helena de Araújo Barroso (UFC)
