@MASTERSTHESIS{ 2016:537936985,
 	title = {Detecção de embarcações por imagens nos rios da Amazônia},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5474",
 	abstract = "O monitoramento fluvial é um trabalho intensivo e necessário a fim de
 evitar possíveis ameaças como pirataria e agressão ambiental. Normalmente,
 essa tarefa é realizada manualmente por um operador humano que analisa
 monitores de vídeo por longos períodos de tempo, fator que torna a tarefa longa,
 maçante e sujeita a erros. Na Amazônia, o monitoramento fluvial é ainda mais
 desafiador devido à grande extensão territorial da região e ao fato desta possuir
 a maior bacia hidrográfica do planeta. Dentre as possibilidades de tratar este
 problema existe a utilização de sensoriamento remoto, em geral utilizando
 imagens aéreas obtidas por satélites ou veículos aéreos, tripulados ou não.
 Diante desse contexto, esta dissertação propõe um método computacional
 capaz de detectar a movimentação de embarcações em um ambiente típico dos
 rios da Amazônia, pois os métodos existentes na literatura não se adequam ao
 cenário amazônico devido a inúmeros fatores, como por exemplo, a diversidade
 de composição de fundo da região. Além disso, métodos propostos na literatura
 foram desenvolvidos para ambientes com mar aberto, onde normalmente há
 apenas embarcações e água em cena. Neste trabalho, são usadas técnicas de
 processamento digital de imagens para a detecção do objeto em movimento e
 técnicas de aprendizagem de máquina para determinar a probabilidade do objeto
 observado ser um barco ou não. Essa dupla detecção reduz os falsos alertas
 emitidos pelo método proposto. Os experimentos realizados mostram que o
 método obteve 79% de acurácia e 91% de precisão, considerando todas as
 imagens, e precisão de 71% em cenas com embarcações, mostrando-se
 eficiente ao ser comparado com outras estratégias.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}