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Título: Reconhecimento de placas de trânsito em ciclovias por meio de redes neurais
Autor(es): Santos, Kaio Giovanni Pereira dos
Orientador(es): Bauchspiess, Adolfo
Assunto: Redes neurais (Computação)
Processamento de imagens - técnicas digitais
Data de apresentação: 10-Jul-2019
Data de publicação: 27-Out-2021
Referência: SANTOS, Kaio Giovanni Pereira dos. Reconhecimento de placas de trânsito em ciclovias por meio de redes neurais. 2019. 63 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Controle e Automação é uma parte vital de sistemas Eletroeletrônicos com o recente avanço da tecno- logia. O presente trabalho apresenta uma contribuição para a proposta de automatização de veículos, focando mais no estudo de formas de filtragem e simplificação de dados para reconhecimento de placas de trânsito Brasileiras usando Redes Neurais de Aprendizagem Profundas para uma possível aplicação em automatização motora em ciclovias do DF. Para tanto, foram usado algoritmos, predo- minantemente feitos na linguagem de programação Python e fazendo uso de Servidores em Nuvem da Google, que fazem reconhecimento de placas alemãs, devido as suas semelhanças com as placas brasileiras, com testes voltados para o uso em ciclovias do Distrito Federal.
Abstract: Control and Automation is a vital part of the recent Technological Advance that happened in recent years. This paper presents a contribution to a proposal of vehicle automation, focusing in studies on filtering and data simplification for Brazilian traffic signs recognition using Deep Learning Neural Networks for a potential application on motor automation on bicycle paths at Distrito Federal. For this matter, Python based algorithms and Google cloud servers were used, performing recognition of German traffic signs, due to its similarities to Brazilian ones, with testing facing bicycle paths in Distrito Federal.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.
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