Comparativo de desempenho entre metodologias de modelos de inteligência artificial supervisionada.

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dc.contributor.advisorCAMPOS , Jorge
dc.contributor.authorAGUIAR, Bianca dos Santos
dc.contributor.authorSANTOS, Gustavo Cruz de Jesus
dc.coverage.spatialSalvadorpt_BR
dc.date.accessioned2022-12-10T20:26:16Z
dc.date.available2022-12-10T20:26:16Z
dc.date.issued2022-12-10
dc.description.abstractA visão computacional tem sido bastante utilizada em soluções nas áreas engenharia, auxiliando na navegação de veículos autônomos, na medicina, identificando doenças a partir de exames imagem, na agronomia, identificando pragas baseada na análise de imagens aéreas, entre muitas outras áreas e aplicações. Em vista disso, este estudo tem como objetivo facilitar a criação de dois modelos de inteligência artificial não supervisionada na detecção de objetos, que possa diferenciar peças de reposição e comparar a construção destes modelos. Foi utilizado o framework Tensorflow Object detection criando o modelo LB com precisão média de 62,4% entre as duas leituras e um tempo de 245s e o modelo SF obteve-se 93,78% de precisão em um tempo de 0,74s. Este trabalho busca comprovar a eficiência do modelo SF e as etapas necessárias para que ambos modelos sejam construídos, indicando alternativas para o aperfeiçoamento desta aplicação.pt
dc.format.extent18pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/28090
dc.language.isoptpt_BR
dc.rightsAtribuição-SemDerivados 3.0 Brasil
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
dc.subjectvisão computacionalpt_BR
dc.subjecttensorflowpt_BR
dc.subjectdetecção de objetospt_BR
dc.subjectmachine learningpt_BR
dc.subjectredes neuraispt_BR
dc.titleComparativo de desempenho entre metodologias de modelos de inteligência artificial supervisionada.pt_BR
dc.typeArtigo Científicopt_BR
local.author.cursoEngenharia Mecatrônicapt_BR
local.dateissued.semester2pt_BR
local.modalidade.estudoPresencialpt_BR
local.rights.policyAcesso abertopt_BR
local.subject.areaEngenhariaspt_BR
local.subject.areaanimaEngenhariaspt_BR

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