Banca de DEFESA: Darío Gerardo Fantini

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Darío Gerardo Fantini
DATA : 28/08/2026
HORA: 14:30
LOCAL: Microsoft Teams
TÍTULO:

Aprendizado Profundo Aplicado à Detecção de Nuvens em Imagens de Câmeras "All-Sky": Arquitetura W-Net SWT2D

PALAVRAS-CHAVES:

Segmentação Semântica Multiclasse; Câmera Olho de Peixe; Redes Neurais Convolucionais; Codificador-Decodificador; Human-in-the-loop.

PÁGINAS: 153
RESUMO:

O trabalho tem como objetivo principal desenvolver uma nova arquitetura de Aprendizado Profundo (Deep Learning), denominadaW-Net SWT2D, focada na segmentação semântica multiclasses de imagens de céu completo capturadas por câmeras all-sky (lentes fisheye). Visando superar os desafios intrínsecos à detecção de nuvens, o estudo propõe identificar simultaneamente quatro classes, Sol, Nuvens, Céu e os artefatos de borda do sistema óptico (denominada Borda). Como objetivo subjacente, a tese estrutura e disponibiliza um novo banco de dados com máscaras precisas, contemplando condições meteorológicas complexas e variações de qualidade e interferência óptica nas câmeras, Além de uma ferramenta que integra o modelo de aprendizado profundo W-Net SWT-2D proposto auxiliando à ampliação da nova base de dados. A metodologia baseia-se na estruturação de um banco de dados híbrido composto pelas bases WSISEG e por novas imagens coletadas no Laboratório de Energia e Meio Ambiente (LEA) da Universidade de Brasília, A arquitetura desenvolvida, W-Net consiste fundamentalmente em duas redes do tipo U-Net conectadas em série, na qual foram integradas três inovações principais a expansão dos canais de entrada de 3 (RGB) para 6 (adicionando os canais do espaço de cores HSV), a aplicação de uma camada de pré-processamento via Transformada Wavelet Estacionária 2D (SWT-2D) para a extração refinada de texturas, e a utilização de um mecanismo de atenção (Channel Attention Hybrid Pooling SE) e de supervisão profunda. A rede é treinada utilizando a função de perda Categorical Cross-Entropy e submetida a um estudo de ablação e a comparações de desempenho contra modelos estabelecidos na literatura do estado da arte (SegCloud, Cloud U-net, CloudRaednet e MA-SegCloud). O modelo W-Net SWT-2D apresentou o melhor desempenho entre as arquiteturas avaliadas. Alcançando um Mean Intersection over Union (MeanIoU) de 0,8763 e um coeficiente de Dice de 0,9630 nos conjuntos de teste em formato de patches. Na validação cruzada, o modelo foi configurado para processar a imagem do céu de forma completa e gerar a sua máscara correspondente. Ao ser testada com um conjunto de imagens inéditas da nova base de dados do LEA (não vistas durante o treinamento nem validação), a rede manteve uma forte capacidade de generalização, registrando um MeanIoU de 0,8398. Além disso, a análise visual e as matrizes de confusão confirmam que o modelo possui uma notável precisão em discriminar a oclusão do disco solar, separando o Sol das nuvens adjacentes, e em realizar o delineamento correto sob condições de iluminação severa, assim como em presença de sujeira no domo. Conclui-se que o modelo apresenta um desempenho superior atrelado a três fatores empíricos de melhoria da rede, o uso de seis canais (RGB-HSV) para distinguir variações sutis de brilho e cor, o processamento espectro-espacial conseguido pela SWT-2D, e o uso do mecanismo de atenção seletiva que permitiu focar em regiões complexas. Ademais, a pesquisa evidenciou que a qualidade estrutural dos dados rotulados (máscaras multiclasses) dita fortemente a qualidade da segmentação. O modelo evidenciou resultados com precisão suficiente para servir de motor para uma ferramenta computacional, com interface gráfica, também desenvolvida no trabalho, dedicada a auxiliar avaliadores humanos na segmentação automatizada ou semi-automatizada e na correção online de imagens de céu completo.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - CARLOS FREDERICO MENEZES COIMBRA
Externa à Instituição - SIMONE MARILENE SIEVERT DA COSTA COELHO - INPE
Externo ao Programa - 1122092 - DIBIO LEANDRO BORGES - nullExterno ao Programa - 405040 - JOSE MAURICIO SANTOS TORRES DA MOTTA - nullPresidente - 2245668 - MARIO BENJAMIM BAPTISTA DE SIQUEIRA