O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avaliação de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigilância de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de deteção de ameaças mais rápidos e precisos que possam operar com intervenção humana mínima. O trabalho foca-se na aplicação de técnicas eficientes de visão computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear múltiplos alvos, tais como drones, veículos e pessoal em cenas dinâmicas. É dada especial atenção à implementação destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com latência, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute também a criação e o uso de ambientes de simulação sintéticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real são limitados. Através de análise experimental e avaliação de desempenho, demonstra como a otimização de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolução melhoram a precisão da deteção, mantendo a operação em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia prático e técnico para a construção de sistemas de vigilância baseados em IA.
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avaliação de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigilância de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de deteção de ameaças mais rápidos e precisos que possam operar com intervenção humana mínima. O trabalho foca-se na aplicação de técnicas eficientes de visão computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear múltiplos alvos, tais como drones, veículos e pessoal em cenas dinâmicas. É dada especial atenção à implementação destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com latência, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute também a criação e o uso de ambientes de simulação sintéticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real são limitados. Através de análise experimental e avaliação de desempenho, demonstra como a otimização de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolução melhoram a precisão da deteção, mantendo a operação em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia prático e técnico para a construção de sistemas de vigilância baseados em IA. Seller Inventory # 9786209545498
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Paperback. Condition: new. Paperback. O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avaliacao de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigilancia de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de detecao de ameacas mais rapidos e precisos que possam operar com intervencao humana minima. O trabalho foca-se na aplicacao de tecnicas eficientes de visao computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear multiplos alvos, tais como drones, veiculos e pessoal em cenas dinamicas. E dada especial atencao a implementacao destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com latencia, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute tambem a criacao e o uso de ambientes de simulacao sinteticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real sao limitados. Atraves de analise experimental e avaliacao de desempenho, demonstra como a otimizacao de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolucao melhoram a precisao da detecao, mantendo a operacao em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia pratico e tecnico para a construcao de sistemas de vigilancia baseados em IA. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209545498
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avaliação de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigilância de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de deteção de ameaças mais rápidos e precisos que possam operar com intervenção humana mínima. O trabalho foca-se na aplicação de técnicas eficientes de visão computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear múltiplos alvos, tais como drones, veículos e pessoal em cenas dinâmicas. É dada especial atenção à implementação destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com latência, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute também a criação e o uso de ambientes de simulação sintéticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real são limitados. Através de análise experimental e avaliação de desempenho, demonstra como a otimização de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolução melhoram a precisão da deteção, mantendo a operação em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia prático e técnico para a construção de sistemas de vigilância baseados em IA.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786209545498
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Taschenbuch. Condition: Neu. SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS | Ramesh Rudrapati (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2026 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209545498 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 134612359
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