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2023_GiuliannoQuerinoMattei_tcc.pdf5,47 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorHung, Edson Mintsu-
dc.contributor.authorMattei, Giulianno Querino-
dc.identifier.citationMATTEI, Giulianno Querino. Classificação da condição de pavimentos utilizando redes neurais e sistemas embarcados. 2023. 89 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023.pt_BR
dc.description.abstractO propósito deste trabalho consiste em desenvolver um classificador referente à condição do pavimento utilizando modelos de Inteligência Artificial e sistema embarcado. O clas- sificador é binário e categoriza o estado do pavimento em duas classes: perfeito ou im- perfeito. Esta classificação é feita com base em dados coletados por um sensor acel- erômetro/giroscópio embutido no interior de um veículo, e com base em imagens cap- turadas por uma câmera direcionada para o pavimento instalada no veículo. Neste tra- balho, são desenvolvidos dois modelos de Inteligência Artificial, sendo um voltado para a classificação dos dados coletados pelo sensor e outro para a classificação das imagens. Ao longo do trabalho, são detalhados a implementação do hardware embarcado e o desen- volvimento dos modelos de IA, assim como os resultados obtidos, os quais foram validados em saídas de campo.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordSistemas embarcados (Computadores)pt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de sinais - técnicas digitaispt_BR
dc.titleClassificação da condição de pavimentos utilizando redes neurais e sistemas embarcadospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2024-11-28T11:56:10Z-
dc.date.available2024-11-28T11:56:10Z-
dc.date.submitted2023-12-18-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/40701-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1The purpose of this work is to develop a classifier related to pavement condition using Artificial Intelligence models and embedded system. The classifier is binary, categorizing the pavement condition into two classes: perfect or imperfect. This classification is based on data collected by an accelerometer/gyroscope sensor embedded in a vehicle, and on images captured by a camera aimed at the pavement installed in the vehicle. In this study, two Artificial Intelligence models are developed, one for classification of data collected by the sensor and another for the classification of images. Throughout the study, the implementation of the embedded hardware and the development of AI models are detailed, as well as the obtained results, which were validated in fieldworks.pt_BR
Aparece na Coleção:Engenharia Elétrica



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