Inhaltsangabe
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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Über die Autorin bzw. den Autor
Prof. dr Ramesh Rudrapati, profesor i dyrektor w SVS Group of Institutions w Hanumakonda, jest uznanym pracownikiem naukowym z bogatym döwiadczeniem w edukacji in¿ynierskiej, liderstwie badawczym i rozwoju instytucjonalnym, z siln¿ wiedz¿ specjalistyczn¿ w dziedzinie sztucznej inteligencji i informatyki kwantowej.
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS (Paperback)
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Paperback. Zustand: 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 multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209545498
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS (Portuguese Edition)
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS
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Edições Nosso Conhecimento Feb 2026, 2026
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS (Paperback)
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Paperback. Zustand: 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 Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209545498
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Paperback. Zustand: 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. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209545498
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS
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SISTEMA INTELIGENTE DE RASTREIO DE TORRETA EM TEMPO REAL UTILIZANDO CNNs LIGEIRAS
Verlag:
Edições Nosso Conhecimento Feb 2026, 2026
ISBN 10: 6209545491
ISBN 13: 9786209545498
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