dc.creator.ID |
GUIMARÃES, P. I. A. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2022411515538333 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
LIMA, Rafael Bezerra Correia. |
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dc.contributor.advisor1ID |
LIMA, R. B. C. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3372942686315175 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Estacionar carros nas grandes cidades tem se tornado um enorme desafio, visto que o número crescente de automóveis privados adquiridos nas últimas décadas contribui para a falta de mobilidade urbana. Frequentemente os motoristas desperdiçam muito mais tempo que o necessário para estacionar os carros, contribuindo para o estresse no trânsito. A inteligência artificial vem buscando métodos para solucionar este problema, isto só se tornou possível nos dias atuais pela disponibilidade de grandes quantidades de dados e a melhoria na capacidade de processamento dos computadores. Uma técnica de sistema de visão com forte tendência nos últimos anos é o aprendizado profundo com algoritmos de redes convolucionais. Este trabalho visa avaliar técnicas de aprendizagem profunda para a construção e avaliação de um modelo para estacionamentos inteligentes, utilizando um conjunto de dados da UFPR, em três cenários distintos. O modelo realiza a predição em tempo real e propõe um melhor custo-beneficio do que alternativas com internet das coisas, dispensando modificação no ambiente e de fácil manutenção. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia Elétrica. |
pt_BR |
dc.title |
Técnicas de aprendizagem profunda para estacionamentos inteligentes. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2021 |
|
dc.description.abstract |
Parking in big cities has become a huge challenge, as the growing number of private cars
purchased in recent decades contributes to the lack of urban mobility. Drivers often waste far
more time than necessary to park their cars, contributing to traffic stress. Artificial intelligence
has been looking for methods to solve this problem, this has only become possible nowadays
due to the availability of large data resources and an improvement in the processing capacity
of computers. A system of vision technique with a strong trend in recent years is deep learning
with convolutional network algorithms. This work aims to evaluate deep learning techniques
for the construction and evaluation of a model for intelligent parking, using a dataset from
UFPR, in three distinct scenarios. The model performs the prediction in real-time and proposes
a better cost-benefit ratio than alternatives with the Internet of Things, eliminating changes in
the environment and being easy to maintain. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27600 |
|
dc.date.accessioned |
2022-10-11T15:32:43Z |
|
dc.date.available |
2022-10-11 |
|
dc.date.available |
2022-10-11T15:32:43Z |
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dc.type |
Trabalho de Conclusão de Curso |
pt_BR |
dc.subject |
Técnica de aprendizagem profunda |
pt_BR |
dc.subject |
Estacionamentos inteligentes |
pt_BR |
dc.subject |
Aprendizado profundo |
pt_BR |
dc.subject |
Sistema de visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Algoritmos de redes convolucionais |
pt_BR |
dc.subject |
Redes convolucionais profundas |
pt_BR |
dc.subject |
Aprendizado de máquinas |
pt_BR |
dc.subject |
Inteligência artificial |
pt_BR |
dc.subject |
Deep learning technique |
pt_BR |
dc.subject |
Smart parking |
pt_BR |
dc.subject |
Deep learning |
pt_BR |
dc.subject |
Computer vision system |
pt_BR |
dc.subject |
Computer vision |
pt_BR |
dc.subject |
Convolutional network algorithms |
pt_BR |
dc.subject |
Deep convolutional networks |
pt_BR |
dc.subject |
Machine learning |
pt_BR |
dc.subject |
Artificial intelligence |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
GUIMARÃES, Pedro Ivo Aragão. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Deep learning techniques for smart parking. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
GUIMARÃES, Pedro Ivo Aragão. Técnicas de aprendizagem profunda para estacionamentos inteligentes. 2021. 79f. 2021. f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2021. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27600 |
pt_BR |