Configuração de redes neurais para classificação de alvos FLIR (Forward Looking InfraRed).
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2004 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
Texto Completo: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=555 |
Resumo: | O presente trabalho surgiu da necessidade da EMBRAER de dominar o conhecimento na disciplina de redes neurais para a classificação de alvos em aplicação de comando e controle. Para obter este conhecimento, foram desenvolvidas duas arquiteturas de redes neurais chamada de Redes Neurais Única (RNU), que trata todas as informações retiradas das imagens dos alvos como um todo e Comitê de Redes Neurais (CRN) composto por redes independente em dois níveis, onde o primeiro nível faz uma classificação inicial e segundo nível uma classificação final baseada no nível anterior. Essas duas arquiteturas distintas foram treinadas, utilizando-se padrões de imagens infravermelhos, que foram corrompidos com sombras e reflexos para se aproximarem do cenário real.Cada uma das arquiteturas teve os parâmetros de desempenho, robustez e sensibilidade avaliados, sendo que a contribuição principal deste trabalho se dá em identificar as diferenças destes parâmetros entre as duas arquiteturas. |
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Configuração de redes neurais para classificação de alvos FLIR (Forward Looking InfraRed).Aquisição de alvosClassificação de imagensRedes neuraisComando e controleDetectores FLIRProcessamento de imagensTelecomunicaçõesEngenharia eletrônicaO presente trabalho surgiu da necessidade da EMBRAER de dominar o conhecimento na disciplina de redes neurais para a classificação de alvos em aplicação de comando e controle. Para obter este conhecimento, foram desenvolvidas duas arquiteturas de redes neurais chamada de Redes Neurais Única (RNU), que trata todas as informações retiradas das imagens dos alvos como um todo e Comitê de Redes Neurais (CRN) composto por redes independente em dois níveis, onde o primeiro nível faz uma classificação inicial e segundo nível uma classificação final baseada no nível anterior. Essas duas arquiteturas distintas foram treinadas, utilizando-se padrões de imagens infravermelhos, que foram corrompidos com sombras e reflexos para se aproximarem do cenário real.Cada uma das arquiteturas teve os parâmetros de desempenho, robustez e sensibilidade avaliados, sendo que a contribuição principal deste trabalho se dá em identificar as diferenças destes parâmetros entre as duas arquiteturas.Instituto Tecnológico de AeronáuticaLuís Gonzaga TrabassoNei Cardoso CardenutoCarlos Alberto Silveira2004-10-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=555reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:01:50Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:555http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:33:35.05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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O presente trabalho surgiu da necessidade da EMBRAER de dominar o conhecimento na disciplina de redes neurais para a classificação de alvos em aplicação de comando e controle. Para obter este conhecimento, foram desenvolvidas duas arquiteturas de redes neurais chamada de Redes Neurais Única (RNU), que trata todas as informações retiradas das imagens dos alvos como um todo e Comitê de Redes Neurais (CRN) composto por redes independente em dois níveis, onde o primeiro nível faz uma classificação inicial e segundo nível uma classificação final baseada no nível anterior. Essas duas arquiteturas distintas foram treinadas, utilizando-se padrões de imagens infravermelhos, que foram corrompidos com sombras e reflexos para se aproximarem do cenário real.Cada uma das arquiteturas teve os parâmetros de desempenho, robustez e sensibilidade avaliados, sendo que a contribuição principal deste trabalho se dá em identificar as diferenças destes parâmetros entre as duas arquiteturas. |
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