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dc.creatorBlanco Junior, Melchiades-
dc.date.accessioned2024-11-21T20:30:32Z-
dc.date.available2024-11-21T20:30:32Z-
dc.date.issued2022-11-14-
dc.identifier.citationBLANCO 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35497-
dc.description.abstractRecognizing 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectVisão por computadorpt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.titleReconhecimento de placas de veículos utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.title.alternativeVehicle license plate recognition using artificial neural networkpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Rosa, Marcelo de Oliveira-
dc.contributor.referee1Rosa, Marcelo de Oliveira-
dc.contributor.referee2Berardi, Rita Cristina Galarraga-
dc.contributor.referee3Gomes Júnior, Luiz Celso-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência de Dados e suas Aplicaçõespt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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