Rotulagem e treinamento do Yolo para reconhecimento de placas de trânsito brasileiras

Abstract

Os veículos autônomos estão cada vez mais presentes na área de estudos de inteligência artificial, porque a temática ainda possui muitos desafios a serem solucionados. Em particular, há muita complexidade na implementação de automóveis autônomos para que possam ser utilizados de forma popular nas ruas e avenidas. Existem diversas problemáticas encontradas, por exemplo: a legislação de trânsito, a identificação de sinalização de trânsito, o alto volume de veículos e pessoas. Essas são algumas das variáveis imprevisíveis que podem ocorrer. Pensando nisso, este trabalho tem o intuito de contribuir no tema de veículos autônomos, principalmente na realidade brasileira. O objetivo, então, tem sido construir um processo replicável de rotulagem e treinamento do YOLO para detecção de placas de trânsito brasileiras. Neste trabalho, foi treinado um modelo com 12 placas de trânsito que são mais comumente encontradas em vias públicas urbanas. O modelo gerado teve como resultado geral, uma “acurácia = 86%”e uma “precisão = 100%”. E ainda, o modelo foi submetido a diversos cenários, que envolve a iluminação, o clima e o ambiente em que as placas de trânsito estão inseridas.