INvestigate and Analyse a City - INACITY (2018)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, ARTUR ANDRÉ ALMEIDA DE MACEDO - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/D.45.2018.tde-04052018-170132
- Subjects: CIDADES INTELIGENTES; VISÃO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: Computer vision; Google Street View; Smart cities; Urban greenery; Vegetação urbana
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho apresenta uma plataforma para coleta e análise de imagens urbanas, que integra Interfaces de Programação de Aplicativos "Application Programming Interfaces" (APIs) de sistemas de busca de imagens, Sistemas de Informações Geográficas (SIGs), mapas digitais e técnicas de visão computacional. Esta plataforma, INACITY, permite que usuários selecionem regiões de interesse e capturem elementos de relevância para a arquitetura urbana, como, por exemplo árvores e buracos em ruas. A implementação da plataforma foi feita de maneira a permitir que novos módulos possam ser facilmente incluídos ou substituídos possibilitando a introdução de outras APIs de mapas, SIGs e filtros de Visão Computacional. Foram realizados experimentos com as imagens obtidas através do "Google Street View" onde árvores são capturadas em áreas de bairros inteiros em questão de minutos, um ganho significativo quando comparado com o procedimento manual para levantamento deste tipo de dado. Além disso, também são apresentados resultados comparativos entre os métodos de visão computacional propostos para a detecção de árvores em imagens com outros métodos heurísticos, em um conjunto onde as árvores estão marcadas manualmente e assim as taxas de precisão e de redescoberta de cada algoritmo podem ser avaliadas e comparadas
- Imprenta:
- Data da defesa: 23.04.2018
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo. INvestigate and Analyse a City - INACITY. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04052018-170132/. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Oliveira, A. A. A. de M. (2018). INvestigate and Analyse a City - INACITY (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04052018-170132/ -
NLM
Oliveira AAA de M. INvestigate and Analyse a City - INACITY [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04052018-170132/ -
Vancouver
Oliveira AAA de M. INvestigate and Analyse a City - INACITY [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04052018-170132/ - Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines
- Deep learning and data integration for detecting trees entangled with utility lines
- Locating urban trees near electric wires using Google Street View Photos: a new dataset and a semi-supervised learning approach in the wild
- INACITY - INvestigate and Analyze a CITY
- SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for machine learning classifiers
- Detecting tree and wire entanglements with deep learning
- Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies
- Improving image classification tasks using fused embeddings and multimodal models
- Stability analysis of supervised decision boundary maps
- Graph memory: a structured and interpretable framework for modality-agnostic embedding-based inference
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