Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35497| Título: | Reconhecimento de placas de veículos utilizando redes neurais artificiais |
| Título(s) alternativo(s): | Vehicle license plate recognition using artificial neural network |
| Autor(es): | Blanco Junior, Melchiades |
| Orientador(es): | Rosa, Marcelo de Oliveira |
| Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Aprendizado do computador Processamento de imagens Visão por computador Neural networks (Computer science) Machine learning Image processing Computer vision |
| Data do documento: | 14-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | BLANCO JUNIOR, Melchiades. Reconhecimento de placas de veículos utilizando redes neurais artificiais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. |
| Resumo: | A tarefa de reconhecimento de objetos em imagens é algo rotineiro para os seres vivos inteligentes, no entanto, a abordagem computacional capaz de reproduzir esta característica é complexa e exige uma capacidade de processamento elevada. O desenvolvimento das redes neurais artificiais tem se mostrado como uma solução eficaz e confiável para problemas de visão computacional. A detecção de placas de veículos é um destes problemas onde busca-se classificar em imagens o local onde cada objeto está localizado para então, extrair informação relevante. O objetivo deste trabalho é treinar uma rede neural profunda capaz de classificar placas do padrão brasileiro mesmo não sendo treinada com este tipo de placa, extrair informações relevantes utilizando técnicas de leitura de caracteres e analisar o desempenho de classificação deste modelo. |
| Abstract: | Recognizing objects in images is a common routine for intelligent living beings, however, the computational approach capable of reproducing this characteristic is complex and requires a high processing capacity. The development of artificial neural networks has proven to be an effective and reliable solution to computer vision problems. The detection of license plates is one of these problems where we try to classify in images the place where each object is located in order to extract relevant information. The objective of this work is to train a deep neural network capable of classifying Brazilian standard license plates even if not trained with this type of data, to extract relevant information using character reading techniques and to analyze the classification performance of this model. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35497 |
| Aparece nas coleções: | CT - Ciência de Dados e suas Aplicações |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| CT_CCDA_2020_1_07.pdf | 1,47 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.