| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Site | mtc-m12e.sid.inpe.br (namespace prefix: upn:4CUH36S) | |||
| Identificador | 8JMKD2USNRW34T/4F6BHAB | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m12e/2026/02.12.19.54 | |||
| Última Atualização | 2026:02.12.19.54.28 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m12e/2026/02.12.19.54.28 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2026:02.13.10.50.05 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| DOI | 10.1590/jatm.v18.1410 | |||
| ISSN | 1984-9648 | |||
| Chave de Citação | NogueiraFerrCastShig:2026:AnBaHy | |||
| Título | Analysis of Bayesian Hyperparameter Optimization Results in Deep Neural Networks for Wide-Angle Camera Geometric Characterization  | |||
| Ano | 2026 | |||
| Data de Acesso | 21 set. 2026 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 2664 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Nogueira, Fabiano da Cruz 2 Ferreira, Luan Orion de Oliveira Baráuna 3 Castro, Ruy Morgado de 4 Shiguemori, Elcio Hideiti | |||
| ORCID | 1 0000-0002-7193-4092 2 0000-0002-5214-2399 3 0000-0001-6873-9854 4 0000-0001-5226-0435 | |||
| Grupo | 1 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto de Estudos Avançados (IEAv) 4 Instituto de Estudos Avançados (IEAv) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 nogueirafcn@fab.mil.br 2 luan.ferreira@inpe.br | |||
| Revista | Journal of Aerospace Technology and Management | |||
| Volume | 18 | |||
| Páginas | e0226 | |||
| Nota Secundária | B2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B3_INTERDISCIPLINAR B4_GEOCIÊNCIAS B4_ENGENHARIAS_II B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_III B5_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2025/02.16.04.07 upn:4CUH36S | |||
| Histórico (UTC) | 2026-02-12 19:54:28 :: simone -> administrator :: 2026-02-12 19:54:34 :: administrator -> simone :: 2026 2026-02-12 19:55:47 :: simone -> administrator :: 2026 2026-02-13 10:50:05 :: administrator -> simone :: 2026 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Optuna Deep learning Computer vision and image-based navigation | |||
| Resumo | T his paper addresses the challenge of geometric camera characterization, a crucial process in various applications such as computer vision, aerial photogrammetry, remote sensing, and robotics. Traditional calibration methods rely on calibration targets or manually defined geometric structures, which limit automation and adaptability, especially in uncontrolled environments. To overcome these limitations, we propose an innovative approach based on deep learning, capable of estimating the cameras intrinsic parameters directly from a single image. The developed method integrates the Optuna hyperparameter optimizer, which utilizes Bayesian optimization to enhance model accuracy while reducing computational cost and training time. The application of this approach accelerates the search for optimal configurations for neural networks, ensuring an efficient balance between performance and architectural complexity. Experimental results demonstrate a significant improvement in model accuracy, with mean absolute errors and standard deviations in distortion rates at the hundredth-order magnitude level and focal length determination below 6 mm. Compared to the model without the integrated optimizer, there was an over 95% gain in reducing Mean Squared Error (MSE) and an 82% reduction in the standard deviation. This research significantly contributes to the enhancement of autonomous navigation and image-based positioning systems, providing a scalable and automated alternative to conventional modeling techniques (SDE). | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Analysis of Bayesian... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Analysis of Bayesian... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URI dos dados | upn:4CUH36S:8JMKD2USNRW34T/4F6BHAB | |||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD2USNRW34T/4F6BHAB | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD2USNRW34T/4F6BHAB | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | DbgnrYDwk4L7NYQ6KMkRRpd.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2025/02.16.04.07.51 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUES5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 - 31 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 - 21 sid.inpe.br/bibdigital@80/2006/04.07.15.50.13 - 4 urlib.net/www/2025/02.16.04.07.51 - 2 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition notes number parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||