TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
URI permanente para esta coleçãohttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/427
Navegar
1 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Avaliação de plataformas para o reconhecimento de placas veiculares brasileiras(2021-12-14T03:00:00Z) Amaral, Carlos Ivan Santos do; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587; http://lattes.cnpq.br/8099840025648951Com a crescente quantidade de veículos particulares no Brasil se faz cada vez mais necessário melhores métodos de gestão e fiscalização da frota veicular. As placas veiculares (PV) são objetos únicos e obrigatórios com o objetivo de identificar o veículo assim como seu proprietário. É recomendável que a coleta eficiente das informações presentes nas placas veiculares sejam realizadas por meio de sistemas automatizados para a detecção e reconhecimento de PV. Estes sistemas são fundamentais para se realizar a fiscalização e a gestão de diferentes atividades relacionadas ao tráfego de veículos. Neste sentido, este trabalho apresenta um estudo que identifica métodos de detecção e reconhecimento de PV com algoritmos baseados em aprendizagem de máquina. Para a produção desse experimento, sucedeu a coleta de um banco de imagens de veículos em praças de pedágio que estão localizadas no município de Cabo de Santo Agostinho - PE e fazem acesso ao Complexo Industrial Portuário Governador Eraldo Gueiros - SUAPE. O objetivo desse trabalho foi prover uma comparação entre o serviço de visão computacional da Microsoft Azure para detecção de objetos PV em conjunto com os serviços de Reconhecimento Óptico de Caracteres (Optical Character Recognition - OCR) da Google Vision com o algoritmo de Aprendizagem Profunda YOLO v4. O resultado do experimento expôs que em condições semelhantes de configurações em ambos dos modelos estudados, o YOLO v4 apresentou melhor desempenho, obtendo uma taxa de 92% de precisão na detecção e reconhecimento de placas veiculares.