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https://hdl.handle.net/20.500.14867/848364| Título: | Aplicação de visão computacional para detecção de ameaças em tempo real durante operações militares de fuzileiros navais: utilização do modelo YOLOv11 para detecção de carros de combate e viaturas blindadas |
| Autor(es): | Silva Filho, Alexandre Batista da Gomes, Paulo Vitor do Amaral |
| Palavras-chave: | Visão computacional Inteligência artificial Blindados |
| Áreas de conhecimento da DGPM: | Inteligência artificial |
| Setor(es) da Marinha: | Diretoria-Geral do Desenvolvimento Nuclear e Tecnologia da Marinha (DGDNTM) |
| Data do documento: | 2025 |
| Editor: | Fundação Getúlio Vargas (FGV) Centro de Instrução Almirante Sylvio de Camargo |
| Descrição: | As operações militares contemporâneas são definidas por uma complexidade crescente, onde a velocidade da informação e a capacidade de resposta imediata são fatores decisivos para o sucesso. Neste cenário, a detecção precoce de ameaças móveis, como carros de combate e veículos blindados, emerge como um requisito crítico. A habilidade de identificar e classificar alvos com rapidez e precisão não apenas otimiza o emprego de recursos, mas, fundamentalmente, garante a segurança das tropas em campo, permitindo a tomada de decisões táticas mais eficazes. Como força de projeção de poder naval, o Corpo de Fuzileiros Navais (CFN) da Marinha do Brasil atua em uma vasta gama de ambientes operacionais, exigindo que sua doutrina e seus meios estejam em constante evolução. Para o CFN, a consciência situacional aprimorada é um multiplicador de poder, e a integração de tecnologias de visão computacional representa um caminho promissor para alcançar essa vantagem. A implementação de sistemas inteligentes de detecção pode oferecer um diferencial tático significativo, elevando o nível de proteção dos fuzileiros navais em missões críticas. |
| Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
| URI: | https://hdl.handle.net/20.500.14867/848364 |
| Tipo: | Trabalho de fim de curso |
| Aparece nas coleções: | Ciência, Tecnologia e Inovação: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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