Criação de banco de dados de imagens de satélite para detecção de veículos
<p> Este projeto de iniciação científica visa o desenvolvimento de um banco de dados robusto de imagens de satélite, com o intuito de aprimorar técnicas de detecção automática de veículos. A pesquisa é conduzida sob a orientação do <strong>Prof. Dr. André Luiz Cunha</strong>, contando com a participação ativa dos pesquisadores <strong>Luan André Contel</strong> e <strong>Crhistian Emilio Ribeiro</strong>. O projeto destaca-se por sua relevância no campo da detecção de veículos por imagens de satélite através de técnicas de visão computacional e deep learning e suas potenciais aplicações em planejamento urbano e gestão de tráfego.</p> <p> Financiado pela <strong>Universidade de São Paulo (USP)</strong>, através do programa de bolsas PUB, o trabalho representa um avanço significativo na utilização de tecnologias para a de detecção de veículos para soluções inovadoras em mobilidade urbana. A iniciativa não só contribui para o desenvolvimento acadêmico dos envolvidos mas também para o progresso tecnológico na área de sistemas inteligentes de transporte.</p> <p> </p> <p>This scientific initiation project aims at the development of a robust database of satellite images, with the intention of improving automatic vehicle detection techniques. The research is conducted under the guidance of <strong>Prof. Dr. André Luiz Cunha</strong>, with the active participation of researchers <strong>Luan André Contel</strong> and <strong>Crhistian Emilio Ribeiro</strong>. The project stands out for its relevance in the field of vehicle detection by satellite images through computer vision and deep learning techniques and its potential applications in urban planning and traffic management.</p> <p>Funded by the <strong>University of São Paulo (USP)</strong>, through the PUB scholarship program, the work represents a significant advance in the use of technologies for vehicle detection for innovative solutions in urban mobility. The initiative not only contributes to the academic development of those involved but also to technological progress in the area of intelligent transport systems.</p>
ShareScore
32/100
Overall dataset sharing score
Score breakdown
These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.
- Stewardship
- 4
- Harmonization
- 4
- Access
- 16
- Reuse readiness
- 8
- Engagement
- 0