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dc.creatorAndrade, Rodrigo Meira de
dc.date.accessioned2020-11-24T10:39:14Z-
dc.date.available2020-11-24T10:39:14Z-
dc.date.issued2017-12-11
dc.identifier.citationANDRADE, Rodrigo Meira. Módulo auxiliar de monitoramento veicular através de câmeras e deep learning. 2017. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Sistemas Embarcados Para a Indústria Automotiva) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/19829-
dc.description.abstractThe number of traffic fatalities in Brazil is increasing gradually each year, a part of this increase is due to the disrespect and the distraction of the driver in traffic. Currently, urban centers use radars to monitor vehicle speed, and statistical data prove that the use of such equipment has dramatically reduced the number of accidents and consequently the number of deaths, today with the current technology it is already possible to employ radars directly in vehicles, but little if there were of them, the use of the current technology for the development of these radars can serve as an aid to the driver, not an equipment to penalize, with the use of cameras in the vehicle can create equipment that helps the driver , transforming visual information captured by the cameras into sound information, sent to the driver, with machine learning techniques, more specifically in the area of deep learning, it is already possible to develop algorithms that can identify a certain action of the driver by his gestures and thus execute another action to help him, the study to be presented aim is to develop an algorithm that through cameras can detect the direction to which the driver is looking and thus with cameras distributed by the vehicle can automatically monitor regions in which the driver is not observing and in case of a certain risk situation, this algorithm shall issue a sound notification to the driver.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectVeículos a motorpt_BR
dc.subjectImagenspt_BR
dc.subjectCâmaras de vídeopt_BR
dc.subjectSistemas auto-organizáveispt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectMotor vehiclespt_BR
dc.subjectPicturespt_BR
dc.subjectCamcorderspt_BR
dc.subjectSelf-organizing systemspt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.titleMódulo auxiliar de monitoramento veicular através de câmeras e deep learningpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoO número de mortes de trânsito no Brasil vem aumentando gradativamente a cada ano, uma parte desse aumento é devido ao desrespeito e a distração do condutor no trânsito. Atualmente centros urbanos utilizam radares para o monitoramento de velocidade dos veículos, e os dados estatísticos provam que o uso desses equipamentos diminuiu drasticamente a quantidade de acidentes e consequentemente a quantidade de mortos, hoje com a tecnologia atual já é possível empregar radares diretamente nos veículos, porém pouco se houve a respeito da existência deles, o uso da tecnologia atual para o desenvolvimento desses radares podem servir como um auxílio ao motorista, e não um equipamento para penalizar, com o uso de câmeras no veículo pode-se criar um equipamento que auxilie o motorista, transformando informações visuais capturadas pelas câmeras em informações sonoras, enviadas para o motorista, com técnicas de aprendizado de máquina, mais especificamente na área de deep learning, já é possível desenvolver algoritmos que possa identificar determinada ação do motorista pelo seus gestos e assim executar outra ação para auxilia-lo, o estudo a ser apresentado tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo que através de câmeras consiga detectar a direção para onde o motorista está olhando e assim com câmeras distribuídas pelo veículo possa monitorar automaticamente regiões em que o motorista não está observando, e caso haja determinada situação de risco, esse algoritmo deverá emitir uma notificação sonora para o condutor.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Santos, Max Mauro Dias
dc.contributor.referee1Santos, Max Mauro Dias
dc.contributor.referee2Silva, Edenilson José da
dc.contributor.referee3Nabas, Kleber Kendy Horikawa
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCurso de Especialização em Sistemas Embarcados para a Indústria Automotivapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
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