Teses e Dissertações
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Dissertação Machine learning methods for vessel type classification with underwater acoustic data(2022) Domingos, Lucas Cesar FerreiraA identificaçãodeembarcaçõesemambientesdetráfegocontroladopodeserbenéfica para manutençãodabiodiversidadeeproteçãodosambientescosteirosderegiõesprotegidas, gerandocontribuiçõesparaacomunidadelocaleparaoecossistema.Nesseâmbito,vê-se latente anecessidadedemelhorestécnicasdeidentificaçãoeclassificaçãodeembarcações, proporcionando mecanismosparamelhoradestessistemas.Sinaissonorossubaquáticossão mais difíceisdeseremmascaradosouomitidosduranteanavegaçãodeumaembarcaçãoquando comparados comoutrasfontesdedados,proporcionandoumafonteconfiáveleresistentea fraudes parasistemasdeclassificação,porém,estessofreminterferênciasdascondiçõesdomeio em queseencontram.Nestetrabalho,umametodologiafoipropostapararealizaraclassificação de sinaissonorossubaquáticosprovenientesdeembarcaçõesutilizandotécnicasdeaprendizado de máquina,considerandotambémasvariáveisambientais,comoadistânciaentreoshidrofonese as embarcações.Umacomparaçãorelativaàperformancedasredesneuraisconvolucionaismais comuns foirealizadautilizandoaarquiteturadaVGGedaResNet18.Tambémforamrealizadas comparações entreostrêsfiltrosdepré-processamentoscomumentepresentesnaliteratura,os espectrogramasMel,osfiltrosGamma,eatransformadadeconstanteQ,proporcionandoum estudosobreoimpactodetaisvariáveisnaclassificaçãofinal.Devidoaescassezdeconjuntos de dadosanotadosparaestudodesteproblema,umconjuntodedadosanotadosfoiproposto utilizando comobaseossinaissonorosdainiciativaOceanCanadaNetwork.Osresultados obtidos atingiramaacuráciade94.95%noconjuntodedadospropostousandoCQTcomofiltro de pré-processamentoparaumaredeneuralconvolucionalbaseadanaResNet.Oscódigosfontes para reproduçãodostestes,assimcomoparaobtençãododataset,estãodisponibilizadosde maneira gratuita e pública para fins acadêmicos