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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21919| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Classificação de vias através de imagens aéreas usando Deep Learning |
| Título (s) alternativo (s): | Road classification from aerial images using deep learning |
| Autor: | Spolti, Amanda Costa |
| Primer orientador: | Souza, Jefferson Rodrigo de |
| Primer miembro de la banca: | Miani, Rodrigo Sanches |
| Segundo miembro de la banca: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
| Resumen: | Com o avanço da tecnologia e consequentemente o aumento do poder de processamento e armazenamento de dados, técnicas que antes eram vistas como inviáveis têm ganhado espaço no âmbito de aprendizado de máquina principalmente em aplicações que envolvem o processamento de imagens. O objetivo deste trabalho é o estudo e aplicação de arquiteturas de Deep Learning para a classificação de vias a partir de uma imagem aérea visando facilitar tarefas como otimização de rotas. Para isso, foi utilizada uma arquitetura nomeada U-Net que foi comparada com outra arquitetura (AutoEnconder), onde a U-Net obteve 92.8% de precisão e 88.8% de acurácia, e o AutoEncoder 89.9% e 88% de precisão e acurácia respectivamente, nos dados de teste. Os resultados mostraram a eficiência da arquitetura usada para a extração de vias bem como a possibilidade de sua aplicação em problemas atuais. |
| Palabras clave: | deep learning u-net autoencoder classificação de imagens |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | SPOLTI, Amanda. Classificação de vias através de imagens aéreas usando Deep Learning. 2018. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21919 |
| Fecha de defensa: | 21-jun-2018 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| ClassificacaoViasAtraves.pdf | 1.86 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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