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Título: REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS NA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PLACAS DE TRÂNSITO BRASILEIRAS
Autor: JOAO PEDRO KNAUER DE QUEIROZ VERCOSA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
MEYER ELIAS NIGRI - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 63984
Catalogação:  18/09/2023 Liberação: 18/09/2023 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63984&idi=1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63984

Resumo:
O objetivo deste trabalho é estudar arquiteturas de Deep Learning, utilizando modelos de Redes Neurais Convolucionais para maximizar a capacidade de detecção e classificação de sinalização de trânsito em autoestradas. Além de comparar resultados entres modelos, pretende-se tornar os modelos capazes de reconhecer todas as placas nacionais brasileiras através do enriquecimento do conjunto de treino com imagens rotuladas geradas artificialmente.

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