TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item Desenvolvimento de um sistema auxiliar para controle de acesso de veículos para a Universidade Federal Rural de Pernambuco(2024-03-08) Izidio, Stefany Vitória da Conceição; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587; http://lattes.cnpq.br/0642557485551355Atualmente, o controle de acesso de veículos à Universidade Federal Rural de Pernambuco é feito manualmente em papéis por funcionários da universidade. Também há a liberação direta de veículos que se cadastram na universidade e recebem um adesivo específico para usar no para-brisa. Este tipo de controle não é muito seguro, por poder ser facilmente clonado e usado por veículos sem autorização real. Além disso, há um curto desvio de atenção do funcionário quando ele realiza o trabalho manual de anotar a placa no papel. Este trabalho tem o objetivo de tornar o processo de controle de veículos mais confiável e seguro através do desenvolvimento de um protótipo de um sistema que auxilia no controle de acesso. Este trabalho propõe uma solução mediante a captura de uma imagem da placa, identificação da placa do veículo e da verificação em uma base de dados se a placa é previamente cadastrada ou não. E, o sistema produz um sinal luminoso para indicar ao funcionário se a placa é ou não cadastrada. Para isso, foi montado um produto de hardware e desenvolvido um software embutido. O hardware é composto por um conjunto de dispositivos eletrônicos como LEDs, câmera, dispositivo de processamento, etc. O software é um conjunto de bibliotecas que foi, em sua maior parte, desenvolvido em Python. Para o software embutido, foi usado um conjunto de imagens com fotos de placas de carros brasileiros para treinar um modelo de detecção de objetos para detectar as placas. Por fim, foi utilizado um serviço de reconhecimento ótico de caracteres para extrair o conteúdo da placa, possibilitando assim registrar e emitir o sinal luminoso ao usuário.Item Avaliação de plataformas para o reconhecimento de placas veiculares brasileiras(2021-12-14) 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.