Aplicação de redes neurais artificiais profundas na detecção de placas de pare

• Autor(a) principal: Scalabrin, Marlon Henrique
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/20115
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA; Redes neurais (Computação); Inteligência artificial; Sistemas especialistas (Computação); Neural networks (Computer science); Artificial intelligence; Expert systems (Computer science)

Sistemas inteligentes estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia, nos auxiliando em diversas tarefas. Dentre vários, destacam-se aqueles de identificação visual usando redes neurais artificiais. Neste sentido, aplicamos técnicas de inteligência artificial no desenvolvimento de uma solução em visão computacional para detecção de objetos em imagens, com o foco em placas de pare. O formalismo de redes neurais artificiais foi empregado para desenvolver um classificador capaz de integrar características extraídas de imagens, realizando a classificação e localização de objetos nelas inseridos. Utilizou-se uma Rede Neural Artificial Convolucional Multicamada com técnicas de aprendizagem profunda. A rede neural projetada segue padrões definidos no projeto YOLO (You Only Look Once), aproveitando-se de suas capacidades de aprendizagem rápida e amplo reconhecimento de padrões em imagens, alcançando uma boa taxa de sucesso. Os experimentos permitiram a detecção de placas de pare de forma invariável ao espaço em imagens complexas.