Resumo
Este trabalho apresenta uma análise comparativa do desempenho de diversos descritores de imagem e classificadores na tarefa de reconhecimento de locais no ambiente para localizaçãoenavegaçãodeumveiculoaéreonãotripulado(VANT)usandomapatopológico, por meio da visão monocular de uma câmera convencional embarcada na aeronave. Na metodologia adotada são avaliadas combinações de extratores de atributos clássicos e classificadores modernos existentes na literatura para reconhecimento de cenas, definindo a melhor configuração para esta tarefa. Essa dissertação também analisa a extração de característicaspormeiodeRedesNeuraisConvolucionais(ouConvolutional Neural Network - CNN), aplicando na mesma base de imagens e combinando os mesmos classificadores na abordagem conhecida por transferência de aprendizagem. As melhores métricas obtidas com os extratores clássicos foram 99,77% de sensibilidade e 99,98% de acurácia através da combinação do extrator Local Binary Patterns (LBP) com os Support Vector Machines (SVM), cujo tempo de extração foi 17,15s e classificação foi 3,36ms. Contudo, os melhores tempos foram observados na extração usando Gray Level Co-Occurrence (GLCM) com 11,77s, no treinamento do k-Nearest Neighbor (kNN) com GLMC resultando em 45µs (e uma acurácia de 99,67%) e na classificação do LBP com Multi-layer Perceptron (MLP) repetindo a marca de 10µs (e uma acurácia de 99,96%). Quanto aos resultados obtidos pelas CNNs, verifica-se um grupo de empate obtendo a acurácia de 99,97%. No entanto, as melhores marcas de tempo foram obtidas no arranjo MobileNet e classificador Bayesiano com 88ms na extração, 208ms no treino e 6µs na classificação e acurácia de 97,83%. Conclui-se, portanto, que dentre as configurações avaliadas a combinação do classificador SVM com o extrator GLCM é a melhor escolha para este desafio de localização e navegação considerando o tempo de resposta na identificação de cenas por imagens monoculares capturadas pela câmera convencional embarcada na aeronave. Por fim, conclui-se que a CNN aumenta a eficácia e confiabilidade na navegação do VANT, caso o mesmo possa arcar com o custo computacional necessário, podendo ser utilizado para este fim em soluções de controladores de voo