O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avalia o de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigil ncia de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de dete o de amea as mais r pidos e precisos que possam operar com interven o humana m nima. O trabalho foca-se na aplica o de t cnicas eficientes de vis o computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear m ltiplos alvos, tais como drones, ve culos e pessoal em cenas din micas. dada especial aten o implementa o destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com lat ncia, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute tamb m a cria o e o uso de ambientes de simula o sint ticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real s o limitados. Atrav s de an lise experimental e avalia o de desempenho, demonstra como a otimiza o de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolu o melhoram a precis o da dete o, mantendo a opera o em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia pr tico e t cnico para a constru o de sistemas de vigil ncia baseados em IA.
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