Monitoramento remoto de áreas utilizando VANTs: uma abordagem baseada na Transferência do Aprendizado e Aprendizado Federado - Gonçalves, Mizael Pereira; Souza, Allan M. de; Torres Neto, José Rodrigues (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2025)
O monitoramento remoto de terrenos com veículos aéreos não tripulados (VANTs) tem ganhado destaque em áreas como agricultura de precisão, mapeamento ambiental e gestão urbana, permitindo a coleta de dados em grande escala e em tempo real. Este trabalho realiza uma análise comparativa entre o aprendizado de máquina centralizado e federado, utilizando aprendizado por transferência na tarefa de classificação de imagens aéreas capturadas por VANTs. A arquitetura MobileNetV3Small foi empregada como base para o desenvolvimento de um modelo capaz de maximizar a eficiência computacional em dispositivos de borda com limitações de processamento e energia, enquanto o dataset EuroSAT RGB serviu como base de avaliação. No cenário federado, foi utilizada a técnica DEEV (Dispositivos, Eu Escolho Vocês) para reduzir a taxa de comunicação entre os dispositivos e o servidor central, promovendo maior economia de banda e preservação de privacidade. Os resultados indicam que o aprendizado federado, aliado ao transfer learning, pode atingir níveis de acurácia comparáveis ao aprendizado centralizado, com vantagens significativas em termos de consumo de energia e economia de comunicação, demonstrando sua viabilidade para aplicações de monitoramento distribuído.