DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE MANCHAS DE ÓLEO NO MAR

Bianca Oliveira Bresciani de Carvalho; Wesley Lobato Passos; EDUARDO ANTONIO BARROS DA SILVA

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Trabalho

Título do Trabalho

DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE MANCHAS DE ÓLEO NO MAR

Autores

Bianca Oliveira Bresciani de Carvalho
Wesley Lobato Passos
EDUARDO ANTONIO BARROS DA SILVA

Modalidade

Resumo apresentação oral padrão

Área temática

Centro de Tecnologia (CT)/Engenharia Elétrica

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/317250-deteccao-automatica-de-manchas-de-oleo-no-mar

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

Detecção, automática, visão computacional, vazamento de óleo, óleoduto

Resumo

O vazamento de petróleo por acidentes ocorre em geral pelo rompimento de óleodutos , defeitos em navios-petroleiros ou vazamentos em plataformas de petróleo. O impacto ambiental de tais acidentes tem proporções gigantescas, principalmente no âmbito ambiental (IPIECA-IOGP, 2015). A camada de óleo que se forma sobre a água bloqueia a penetração de luz, impedindo a fotossíntese do fitoplâncton, que é a base da cadeia alimentar marinha, podendo ainda causar asfixia dos demais animais do ecossistema, pelo mesmo motivo. Promove, ainda, a intoxicação alimentar e danos ao sistema nervoso de animais marinhos. Além disso, pode causar o aprisionamento no óleo e o prejudicar o equilíbrio térmico de animais como tartarugas e aves marinhas, respectivamente. Para auxiliar no processo de identificação o quanto antes do foco do vazamento para poder cessa-lo, bem como de contenção do óleo derramado, é possível empregar um sistema de detecção automática de manchas de óleo, baseado no uso de ferramentas de visão computacional e aprendizado de máquina. Inicialmente, para ajudar os moderadores humanos a detectar as regiões contaminadas pelo óleo, é possível utilizar técnicas de segmentação para separar as regiões de interesse das demais (Yekeen, 2020). Para detectar os objetos automaticamente, é possível fazer uso de uma rede neural (Tao,2017). A partir de imagens aéreas de regiões marítimas com manchas de óleo, foi desenvolvido, a partir de imagens disponíveis na internet, um banco de dados, que contém tanto águas contaminadas quanto águas limpas como exemplos para a rede neural. É necessário apresentar dados com boa fidelidade à realidade e em grande quantidade. Essas imagens precisam ser legendadas manualmente com a classificação correta de cada objeto presente, para que a rede neural aprenda de forma supervisionada a detectar os objetos de interesse, no caso , as diferentes manchas de óleo submersas em água. A proposta deste estudo é melhorar a marcação dos objetos com auxílio de técnicas de segmentação. Posteriormente , as anotações das imagens com os objetos classificados manualmente poderão ser usadas para o treinamento de uma rede neural supervisionada. (Tao, 2017) Chen Tao, Shijian Lu, "Subcategory-Aware Feature Selection and SVM Optimization for Automatic Aerial Image-Based Oil Spill Inspection". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing., v. 55, n. 9, pp. 5264–5273, Setembro 2017. (Yekeen, 2020) Shamsudeen Temitope Yekeen, Abdul-Lateef Balogun, Khamaruzaman B. Wan Yusof, "A Novel Deep Learning Instance Segmentation Model for Automated Marine Oil Spill Detection ". ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing., v. 167, pp. 190–200, Setembro 2020. (IPIECA-IOGP, 2015) IPIECA, IMO, IEGP, "Aerial Observation of Oil Spills at Sea: Good Practice Guidelines for Incident Management and Emergency Response Personnel". Relatório Técnico., n. 518, Fevereiro 2015.

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

CARVALHO, Bianca Oliveira Bresciani de; PASSOS, Wesley Lobato; SILVA, EDUARDO ANTONIO BARROS DA. DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE MANCHAS DE ÓLEO NO MAR.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/317250-DETECCAO-AUTOMATICA-DE-MANCHAS-DE-OLEO-NO-MAR. Acesso em: 02/06/2025