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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Identificação de placas de trânsito através da classificação de imagens usando redes neurais
Other Titles: Identification of transit boards through image classification using artificial neural networks
metadata.dc.creator: Martins, Marconi Amorim
metadata.dc.contributor.advisor1: Pantaleão, Eliana
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Coelho, Júlio Cezar
metadata.dc.contributor.referee1: Costa, André Luiz Aguiar da
metadata.dc.contributor.referee2: Amaral, Laurence Rodrigues do
metadata.dc.description.resumo: Recentemente, veículos automotores têm incluído sistemas de auxílio ao motorista, que analisam o ambiente através da aquisição e processamento digital de imagens, incluindo módulos para identificação e reconhecimento de placas de trânsito. Para este processo, o passo inicial é identificar, na imagem, as placas de trânsito presentes. Este trabalho mostra os passos desenvolvidos, como a conversão para escala de cinza, limiarização e segmentação da imagem, para isolar placas de trânsito em imagens adquiridas por uma câmera acoplada a um Raspberry Pi B+. Logo após, foi realizada a aprendizagem da rede neural artificial, e esta mostrar resultados promissores com o reconhecimento de uma determinada placa. Assim, o Raspberry Pi B+ envia comandos para um Arduino Uno, para que este faça o controle de um carro autônomo seguidor de linha, executando ações nos motores para realizar manobras de acordo com a placa reconhecida.
Abstract: Recently, automotive vehicles have included driver's aid systems, which analyze the environment through the acquisition and digital processing of images, including modules for identification and recognition of transit boards. For this process, the initial step is to identify the transit boards present in the image. This work shows the steps developed, such as converting to grayscale, thresholding and segmentation of the image, to isolate transit boards in images acquired by a camera coupled to a Raspberry Pi B +. Shortly after, it was accomplished the artificial neural network learning, and this showed promising results with the recognition of a particular plaque. Thus, the Raspberry Pi B + sends commands to an Arduino Uno, which controls a self-follower line, performing actions on the engines to perform maneuvers according to the recognized plaque.
Keywords: Redes neurais artificiais
Carro autônomo
Processamento digital de imagens
OpenCV
Raspberry Pi
Arduino uno
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Citation: Amorim Martins, Marconi. Identificação de placas de trânsito através da classificação de imagens usando redes neurais artificiais. 2017. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Patos de Minas, 2017.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19551
Issue Date: 21-Aug-2017
Appears in Collections:TCC - Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações (Patos de Minas)

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