Smart Campus: um estudo sobre visão computacional para detecção de pessoas em filas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scala, Thiago Esteves La
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/239041
Resumo: Considerando as previsões futuras para a área de Internet das Coisas e as facilidades geradas por aplicações de visão computacional utilizando aprendizado de máquina, este trabalho visa a detecção de pessoas em imagens usando o modelo de aprendizado de máquina para detecção de objetos YOLO. Para os testes foram utilizadas modificações do conjunto de dados COCO, composto por diversos tipos de imagens rotuladas, e foram obtidos resultados promissores demonstrados através das métricas índice mAP que alcançou 98,8% e pontuação F1 que alcançou 97%. Os testes desenvolvidos permitiram a análise da aplicabilidade do modelo para a detecção de pessoas, visando o futuro desenvolvimento de uma aplicação para acompanhamento de filas em um Smart Campus.
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