Criação e validação de uma base de dados com elementos do Transito brasileiro para Veículos autônomos / Creation and validation of a database with elements of the Brazilian traffic to Automobile vehicles

• Autor(a) principal: Campos, Diego Haji Carvalho
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Rodrigues, Elder de Oliveira, Campos, Erick Carvalho
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Brazilian Applied Science Review
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/article/view/10783
• topic: Aprendizagem de Máquina; Veículos Autônomos; Redes Neurais Artificiais; Deep Learning; Yolo-v3; Base de Dados.

A aprendizagem de máquina vem possibilitando o surgimento de novos produtos e recursos revolucionários, como veículos autônomos. Graças às redes neurais artificiais aplicadas à visão computacional, os sistemas conseguem reconhecer padrões de forma próxima à visão humana.  Para o treinamento de redes neurais profundas (Deep Learning) é necessária uma base de dados numerosa para a compreensão de padrões visuais.  Visando contribuir com as aplicações para veículos autônomos, este trabalho cria uma base de dados com alguns elementos do trânsito brasileiro. Para a validação e treinamento da base de dados foi utilizada a rede Solo- v3 e realizados testes em diversos cenários, avaliando critérios como a quantidade de objetos detectados e a capacidade de identificação correta do tipo de objeto.  Como resultado, para o ambiente virtual houve detecções de 21,5% de objetos, com 83% classificados corretamente. E para os cenários reais houve detecções de 61,8% de objetos, com 88% classificados corretamente.