Comparative study of feature extraction approaches for maritime vessel identification in CBIR - Santos, Bryan L. G. dos; Lorena, Ana C.; Cruz, Juliano E. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
Os sistemas de vigilância e monitorização marítima são cruciais na segurança costeira e na gestão de recursos. O reconhecimento e identificação de navios são tarefas fundamentais. No entanto, a inspeção visual é um processo caro e trabalhoso. Este estudo compara métodos para uma abordagem automatizada para identificação de navios utilizando processamento digital de imagens. O desempenho dos métodos de extração de características clássicos e baseados em aprendizado de máquina é avaliado e comparado usando um conjunto de dados de embarcações marítimas para verificar sua capacidade de identificar diferentes embarcações. Os resultados mostram que o BEiT-v2 atinge o mais alto desempenho de identificação com uma precisão média média (mAP) de 95,05%. O VGG-19 oferece o melhor equilíbrio entre precisão (segundo maior mAP) e custo computacional. Estas descobertas sugerem que os métodos de aprendizagem automática são valiosos para a identificação de embarcações, com a escolha ideal dependendo das necessidades específicas da aplicação.