LOGIN / Acesse o sistema

Esqueceu sua senha? Redefina aqui.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

REDEFINIR SENHA

Insira o endereço de email associado à sua conta que enviaremos um link de redefinição de senha para você.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

Este conteúdo é exclusivo para membros ABCM

Inscreva-se e faça parte da comunidade

CADASTRE-SE

Tem uma conta?

Torne-se um membros ABCM

Veja algumas vantagens em se manter como nosso Associado:

Acesso regular ao JBSMSE
Boletim de notícias ABCM
Acesso livre aos Anais de Eventos
Possibilidade de concorrer às Bolsas de Iniciação Científica da ABCM.
Descontos nos eventos promovidos pela ABCM e pelas entidades com as quais mmantém acordo de cooperação.
Estudantes de gradução serão isentos no primeiro ano de afiliação.
10% de desconto para o Associado que pagar anuidade anntes de completar os 12 meses da última anuidade paga.
Desconto na compra dos livros da ABCM, entre eles: "Engenharia de Dutos" e "Escoamento Multifásico".
CADASTRE-SE SEGUIR PARA O VIDEO >

Tem uma conta?

Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2023

27th International Congress of Mechanical Engineering

Machine Learning for barchan dune detection

Submission Author: Esteban Andres Cúñez Benalcazar , SP
Co-Authors: Esteban Andres Cúñez Benalcazar, Erick de Moraes Franklin
Presenter: Esteban Andres Cúñez Benalcazar

doi://10.26678/ABCM.COBEM2023.COB2023-0088

 

Abstract

Barchan dunes are commonly found on the surface of planets such as Earth and Mars, playing an important role in the evolution of landscapes and ecosystems. Over the last few decades, imagery from remote sensing has been a valuable tool for investigating the morphodynamics of barchans, but their complex interactions and transformations make them sometimes difficult to be detected. In this study, we use the capabilities of Artificial Intelligence (AI) and neural networks to develop an accurate and efficient model for detecting dunes formed in an experimental rectangular channel. First, we collected a dataset of barchan images that we used to train and evaluate the accuracy of our model, based on convolutional neural network (You Only Look Once-YOLO) method, which can can accurately determine if an image contains dunes with an efficient success rate. We processed the images and data in Python using some of its libraries such as tensor flow, keras, opencv, numpy and pandas. Next, we created a database to store and organize tagged images, and then, to compute the main results from the automatic detection of dunes such as dimensions, shapes and other properties of barchan dunes. From this technique, the dataset obtained in this study can be used for further studies and applications related to dune detection in remote locations, providing a valuable resource for researchers. Overall, our research shows the potential of artificial intelligence and neural networks in the fields of Physics and Geoscience, and how they can be used to overcome the challenges of studying complex natural phenomena on Earth and on other celestial bodies. The ability to accurately identify and study dunes using AI can improve our understanding of surface processes that are important to shape our landscape. We plan to continue investigating the possibilities to use Artificial Intelligence in other types of dunes and natural formations.

Keywords

Artificial Intelligence, barchan dunes, YOLO

 

DOWNLOAD PDF

 

‹ voltar para anais de eventos ABCM