Este projeto tem como objetivo desenvolver técn...este projeto tem como objetivo desenvolver técnicas de aprendizado profundo (deep learning) baseadas em redes neurais convolucionais (cnns) para detecção de objetos em imagens. em uma primeira fase do projeto se busca dar continuidade dar a algumas atividades já em desenvolvimento, que tem foco na aplicação deste tipo de técnica para análise de imagens decorrentes da utilização de técnicas óticas para medição de escoamentos líquido-gás. neste tipo de técnica, imagens do escoamento são obtidas e, através de uma análise quantitativa das mesmas, informações como campos de velocidades, e distribuição de tamanho de bolhas, entre outras, podem ser obtidas. em particular, no contexto deste projeto, duas técnicas estão sendo utilizadas, velocimetria por imagem de partículas (piv, do inglês, particle image velocimentry) para medição dos campos de velocidades da fase líquida e velocimetria por rastreamento de partículas (ptv, do inglês, particle tracking velocimetry) que permite medir as velocidades das bolhas da fase gasosa. além disso, através da identificação das bolhas dispersas nas imagens obtidas através de câmera de alta velocidade é possível obter parâmetros como distribuição de fase, tamanho e forma da bolhas dispersas. no caso da aplicação da técnica de piv para medição de velocidade em escoamentos gás-líquido, um dos principais desafios que pode ser superado utilizando técnicas de deep learning para análise de imagens, é a discriminação das fases nas imagens, isto é, a determinação das regiões ocupadas pelas fases líquido e gás nas imagens obtidas. após este procedimento, podem ser aplicados algoritmos para determinação dos campos de velocidades, apenas nas regiões ocupadas pela fase líquida. no caso de imagens de bolhas dispersas, as técnicas de análise e classificação de imagens utilizando deep learning vem sendo utilizadas com sucesso para identificar a posição e formato das bolhas no escoamento. a detecção de objetos não é uma necessidade apenas dentro da área de escoamentos multifásicos, mas sim de diversas áreas da engenharia e também da ciência. dentre essas destacam-se por exemplo, detecção e contagem de células, estruturas ou microrganismos na biologia em imagens de micrografia, como também a estimativa do conteúdo e disposição da gordura em produtos alimentícios dentro da indústria alimentícia. assim, em uma segunda etapa, uma biblioteca computacional será construída com objetivo de utilizar as rotinas como plugins em um software de processamento de imagem de código aberto com interface gráfica amigável, buscando sua utilização por profissionais e pesquisadores que não possuam experiência em programação.