O uso de dados geoespaciais em teses de investimento

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Autores

Rizzo, Arthur Sales
Ludman Junior, Carlos Henrique
Wiegerinck, Patrick Serrano
Bezerra, Sabrina Machado

Orientador

Silva, Raul Ikeda Gomes da

Co-orientadores

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Tipo de documento

Trabalho de Conclusão de Curso

Data

2020

Unidades Organizacionais

Resumo

Este projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta que auxilie nas decisões de investimento da empresa parceira, por meio da análise de imagens de satélite para a contagem e diferenciação das subespécies de veículos terrestres. A motivação surge com a crescente demanda por dados alternativos, também conhecidos como dados não estruturados, para complementar as análises feitas por instituições financeiras, em especial no que tange investimentos. Nas últimas décadas muitos avanços tecnológicos, ferramentais e acadêmicos estão possibilitando inovações em diversas áreas e, graças a eles, este trabalho se faz possível. Progressos substanciais em machine learning, ferramentas para acesso às imagens de satélites, e até a possibilidade de utilizar um supercomputador disponibilizado pela faculdade foram fundamentais. Este projeto contou com o uso de CNNs, Python, trabalhos acadêmicos antecedentes e muito mais.

Palavras-chave

CNN, investimentos, rede neural, detecção, contagem de veículos, imagens de satélite, machine learning.; CNN, investments, neural network, detection, vehicle counting, satellite imagery, machine learning.

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Idioma

Português

Notas

Projeto realizado na empresa Velt

Membros da banca

Área do Conhecimento CNPQ

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