ALGORITMO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO À IDENTIFICAÇÃO DE SINAIS DE TRÂNSITO BRASILEIROS

Rodrigo José Fagundes
Data de publicação: 01/07/2019
Orientador por: JAMES ROBERTO BOMBASAR
Sistemas de Informação - Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
Polo: Balneário Camboriú (SC)

RESUMO
Atualmente a Inteligência Artificial está presente em diversos pontos do nosso dia a dia e cada vez ela se encontra em mais lugares, entre eles podemos citar equipamentos médicos, assistentes virtuais e carros. Mas para que isso acontecesse, foi necessário um grande período de estudo. O Deep Learning, também conhecido como Redes Neurais Artificiais Profundas, que é um subgrupo dentro da Inteligência Artificial, é uma técnica que tem por objetivo simular as Redes Neurais do cérebro humano. Este trabalho tem por objetivo fazer a aplicação da técnica de Deep Learning para fazer o reconhecimento de dois tipos de placas de trânsito comumente encontradas no Brasil. A técnica de Deep Learning funciona a partir de um modelo de neurônios e camadas, em que cada neurônio de uma camada retira algumas informações específicas de uma imagem de uma placa de trânsito e atribui um peso para essa característica. A partir das características fornecidas pelos neurônios das camadas anteriores, os próximos neurônios analisam outras características para verificar qual é a imagem. Em busca de obter o melhor número de acertos de imagens e o melhor tempo para reconhecimento de imagens, este trabalho utilizou um dataset com 270 imagens de treino e 134 imagens de testes em RGB e em escala de cinza (grayscale). São realizadas várias alterações no algoritmo a fim de alcançar o melhor resultado.

ABSTRACT
Currently Artificial Intelligence is present in several points of our daily life and every time it is in more places, among them we can mention medical equipment, virtual assistants and cars. But for this to happen, it took a long period of study. Deep Learning, also known as Deep Artificial Neural Networks, which is a subgroup within Artificial Intelligence, is a technique that aims to simulate the Neural Networks of the human brain. This work aims to apply the Deep Learning technique to make the recognition of two types of traffic plates commonly found in Brazil. The Deep Learning technique works from a model of neurons and layers, where each neuron in a layer removes some specific information from an image of a traffic sign and assigns a weight to that characteristic. From the characteristics provided by the neurons of the previous layers, the next neurons analyze other characteristics to verify what the image is. In order to obtain the best number of correct images and the best time for image recognition, this work used a dataset with 270 training images and 134 RGB and grayscale test images. Several changes are made to the algorithm to achieve the best result.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Visão Computacional, Redes Neurais Convolucionais

Registro de patente: Não

Publicação parcial: Parcial

Detalhe de publicação parcial:

Número de páginas: 110

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