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Técnicas de visão computacional para a deteção de contentores de resíduos

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Detalhes bibliográficos
Resumo:O trabalho apresentado neste artigo resulta de uma investigação preliminar que visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir o método atual de identificação de contentores de resíduos via identificação por radiofrequência. Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais, especificamente a rede YOLO. Utilizando este método de identificação foi atingido uma precisão de deteção e classificação de 92% dos contentores de resíduos.
Autores principais:Valente, Miguel
Outros Autores:Silva, Hélio; Caldeira, J.M.L.P.; Soares, V.N.G.J.; Gaspar, Pedro D.
Assunto:Contentores de residuos Identificação por radiofrequência Visão computacional Redes neuronais convolucionais Deteção de objectos YOLO Waste containers Radio-frequency identification Computational vision Convulutional neural networks Object detection YOLO
Ano:2019
País:Portugal
Tipo de documento:artigo
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Instituto Politécnico de Castelo Branco
Idioma:português
Origem:Repositório Científico do Instituto Politécnico de Castelo Branco
Descrição
Resumo:O trabalho apresentado neste artigo resulta de uma investigação preliminar que visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir o método atual de identificação de contentores de resíduos via identificação por radiofrequência. Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais, especificamente a rede YOLO. Utilizando este método de identificação foi atingido uma precisão de deteção e classificação de 92% dos contentores de resíduos.