@MASTERSTHESIS{ 2016:809736164,
 	title = {Detec??o de embarca??es por imagens nos rios da Amaz?nia},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5474",
 	abstract = "O monitoramento fluvial ? um trabalho intensivo e necess?rio a fim de
 evitar poss?veis amea?as como pirataria e agress?o ambiental. Normalmente,
 essa tarefa ? realizada manualmente por um operador humano que analisa
 monitores de v?deo por longos per?odos de tempo, fator que torna a tarefa longa,
 ma?ante e sujeita a erros. Na Amaz?nia, o monitoramento fluvial ? ainda mais
 desafiador devido ? grande extens?o territorial da regi?o e ao fato desta possuir
 a maior bacia hidrogr?fica do planeta. Dentre as possibilidades de tratar este
 problema existe a utiliza??o de sensoriamento remoto, em geral utilizando
 imagens a?reas obtidas por sat?lites ou ve?culos a?reos, tripulados ou n?o.
 Diante desse contexto, esta disserta??o prop?e um m?todo computacional
 capaz de detectar a movimenta??o de embarca??es em um ambiente t?pico dos
 rios da Amaz?nia, pois os m?todos existentes na literatura n?o se adequam ao
 cen?rio amaz?nico devido a in?meros fatores, como por exemplo, a diversidade
 de composi??o de fundo da regi?o. Al?m disso, m?todos propostos na literatura
 foram desenvolvidos para ambientes com mar aberto, onde normalmente h?
 apenas embarca??es e ?gua em cena. Neste trabalho, s?o usadas t?cnicas de
 processamento digital de imagens para a detec??o do objeto em movimento e
 t?cnicas de aprendizagem de m?quina para determinar a probabilidade do objeto
 observado ser um barco ou n?o. Essa dupla detec??o reduz os falsos alertas
 emitidos pelo m?todo proposto. Os experimentos realizados mostram que o
 m?todo obteve 79% de acur?cia e 91% de precis?o, considerando todas as
 imagens, e precis?o de 71% em cenas com embarca??es, mostrando-se
 eficiente ao ser comparado com outras estrat?gias.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Inform?tica},
 	note = {Instituto de Computa??o}
}