http://repositorio.unb.br/handle/10482/43800
Fichier | Description | Taille | Format | |
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EVENTO_DeepLearningPossibilidades.pdf | 7,91 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Titre: | Deep learning e suas possibilidades de aplicação no patrimônio cultural edificado |
Autre(s) titre(s): | Deep learning and its application possibilities in built cultural heritage |
Auteur(s): | Santos, Lara Monalisa Alves dos Zanoni, Vanda Alice Garcia |
Assunto:: | Aprendizagem profunda Aprendizagem de máquina Patrimônio cultural Redes neurais (Computação) Detecção de objetos |
Date de publication: | 2022 |
Editeur: | LASUS FAU |
Référence bibliographique: | SANTOS, Lara Monalisa Alves dos; ZANONI, Vanda Alice Garcia. Deep learning e suas possibilidades de aplicação no patrimônio cultural edificado. In: PATRIMÔNIO 4.0, 3., 2022, Goiânia. Anais [...]. Goiânia: LASUS FAU, 2022. Disponível em: https://www.patrimonio40.tec.br/anais. Acesso em: 25 maio 2022. |
Résumé: | Este artigo apresenta uma investigação sobre as possibilidades de aplicação de Deep Learning (DL) no campo do patrimônio cultural edificado como ferramenta de suporte à decisão para a sua conservação. Nos últimos anos, o DL passou a ser aplicado nos sistemas de monitoramento, classificação e preservação da identidade cultural de edifícios patrimoniais juntamente com técnicas de mapeamento e modelagem tridimensional. Para esta pesquisa, foi utilizada uma revisão sistemática da literatura (RSL), considerando três bases de dados: Web of Science, Scopus e Engineering Village. Foram utilizadas as palavras-chave: deep learning, machine learning e heritage building. A partir da RSL, essa pesquisa também contribui para uma avaliação de técnicas e ferramentas utilizadas por autores nos últimos cinco anos, identificando que os estudos mais recentes se baseiam em imagens obtidas em levantamentos com nuvem de pontos e aplicação da inteligência artificial para a detecção de danos, localização e movimento de pessoas, classificação de elementos, estilos e tipologias arquitetônicas. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Arquitetura e Urbanismo (FAU) |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo |
Licença:: | Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou eletrônico, Para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte. |
Collection(s) : | Trabalhos apresentados em evento |
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