Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Preto, Daniela de Oliveira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/192159
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.
id UFSC_a1183d3aca1eb4f782109ab1b7fea57a
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/192159
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaPreto, Daniela de OliveiraRoisenberg, Mauro2018-12-09T20:54:24Z2018-12-09T20:54:24Z2018-11-19https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/192159TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.A inteligência artificial está cada vez mais presente em nosso cotidiano, sendo em equipamentos médicos, em sistemas de música por streaming, em buscadores na web e até em automóveis. Este projeto terá como foco um subgrupo da inteligência artificial conhecido como Deep Learning (Aprendizagem Profunda). Este subgrupo é um método de trabalho desenvolvido a partir do avanço da neurociência, onde o sistema de aprendizado da máquina é baseado no que se conhece do sistema nervoso humano, tentando computar dados de entradas como se fossem estímulos de um cérebro, e analisando as respostas que serão geradas em cada caso. A técnica de Deep Learning pode ser descrita como um modelo em camadas onde, em cada camada, o algoritmo vai extraindo informações sobre a entrada que foi fornecida. Para a primeira camada é usada a entrada em si, e as demais utilizarão a saída da anterior. Este modelo também é conhecido como Redes Neurais Artificiais Profundas. Neste projeto este método será usado para o reconhecimento de placas de trânsito, fazendo com que sejam analisados os pixels da imagem para assim classificá-la. Nas diversas camadas serão analisadas características como o formato e as cores. O objetivo final é poder analisar e classificar corretamente as imagens, mesmo que tenham diferença de luminosidade ou um fundo diferente.85Florianópolis, SC.Deep LearningInteligência artificialRedes NeuraisReconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81383https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/192159/2/license.txt11ee89cd31d893362820eab7c4d46734MD52ORIGINALDanielaPreto_TCCVersaoFINAL.pdfDanielaPreto_TCCVersaoFINAL.pdfapplication/pdf5537326https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/192159/1/DanielaPreto_TCCVersaoFINAL.pdf53a2ba2c12f0887a905ef637485b3793MD51123456789/1921592018-12-09 18:54:24.716oai:repositorio.ufsc.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-12-09T20:54:24Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
title Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
spellingShingle Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
Preto, Daniela de Oliveira
Deep Learning
Inteligência artificial
Redes Neurais
title_short Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
title_full Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
title_fullStr Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
title_full_unstemmed Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
title_sort Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning
author Preto, Daniela de Oliveira
author_facet Preto, Daniela de Oliveira
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Preto, Daniela de Oliveira
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Roisenberg, Mauro
contributor_str_mv Roisenberg, Mauro
dc.subject.por.fl_str_mv Deep Learning
Inteligência artificial
Redes Neurais
topic Deep Learning
Inteligência artificial
Redes Neurais
description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-12-09T20:54:24Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-12-09T20:54:24Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-11-19
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/192159
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/192159
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 85
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/192159/2/license.txt
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/192159/1/DanielaPreto_TCCVersaoFINAL.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 11ee89cd31d893362820eab7c4d46734
53a2ba2c12f0887a905ef637485b3793
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1766805065542139904