Rede neural artificial profunda para detecção de degraus

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Costa Júnior, Ronaldo Barros da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes Neurais Artificiais
Reconhecimento de Degraus
Deficiência Visual
Link de acesso: https://repositorio.apps.uern.br/xmlui/handle/123456789/956
Resumo: A tecnologia tem se mostrado uma aliada dos portadores de necessidades especiais, especificamente para os deficientes visuais. Nesse contexto, este trabalho apresenta um sistema computacional inteligente para detectar degraus os quais são filmados com uma câmera. Uma rede neural artificial profunda com aprendizado supervisionado, foi treinada com um conjunto de imagens (frames de vídeos) contento rótulos (área retangular) com a localização dos degraus. As imagens de treinamento foram escolhidas para detectar situações diversas como: ambientes com luminosidade variada e diversos ângulos da câmera. Para manipular os frames/imagens utilizamos a biblioteca OpenCv; e para executar e avaliar do processo de treinamento foi utilizado o framework da Tensorflow. Na fase de teste, o sistema mostrou eficiência ao detectar e marcar com precisão os degraus nas situações previamente mencionadas. Para imagens capturadas em ambientes com maior luminosidade, a determinação dos degraus foi com mais acurácia.
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