Título: Classificação Hierárquica de Navios em Sinais de Sonar Passivo
Autores: Victor Hugo da Silva Muniz, João Baptista de Oliveira e Souza Filho, Matheus Bastos de Oliveira
Resumo: A classificação de possíveis ameaças a submarinos é realizada por operadores de sonar, que analisam as características tonais e espectrais dos ruídos adquiridos no ambiente aquático. Automatizar esta tarefa através da construção de sistemas automáticos de reconhecimento de classes e navios reduziria o desgaste físico e psíquico deste profissional. Este artigo discute a classificação de navios propondo um modelo de classificação hierárquica. Duas técnicas são avaliadas para a construção deste classificador: Random Forest e k-nearest neighbors. Resultados envolvendo sinais reais adquiridos de 28 navios apontam um melhor desempenho da técnica k-nearest neighbors.
Palavras-chave: sonar passivo; random forest; k-nearest neighbors; sistemas de apoio a decisão; aprendizagem de máquina
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-34
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