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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Sampaio, Daniel Julien Barros da Silva | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Freitas, Caio Henrique | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T23:00:56Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T23:00:56Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-04-09 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/234899 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/234899 | - |
Descrição: dc.description | The spread of Corona Virus around the world, took away millions of lives. The use of facial mask is one of the best ways to stop the spreading process of the virus, as long as social distancing, and they are widely disclosed by World Health Organization. This research work has the objective of developing a software capable of detecting the use of facial masks, by analysing images from surveillance cameras and drones. It uses VGG-16, YOLO and ISR algorithms, and it is capable of defining a percentage of people using mask. The architecture used has reached about 87% accuracy for the used validation dataset | - |
Descrição: dc.description | A pandemia do Corona vírus foi responsável pela perda de milhares de vidas de brasileiros e de milhões de pessoas ao redor do mundo. Uma das formas mais eficazes de prevenção e proteção é a utilização de máscaras e distanciamento social, como afirma a Organização Mundial de Saúde. De forma a auxiliar na detecção do uso de máscaras pelos indivíduos em um determinado local, o presente trabalho visa o estudo das técnicas presentes hoje na literatura para detecção de imagens. Fazendo uso de rede convolucional VGG-16, em conjunto com a rede YOLO e ISR de super resolução, foi desenvolvido um sistema capaz de calcular a porcentagem de pessoas utilizando máscaras através de imagens capturadas por câmeras fixas e Drones. A ferramenta desenvolvida foi capaz de alcançar uma precisão de aproximadamente 87% para o conjunto de imagens utilizadas em sua validação | - |
Descrição: dc.description | Não recebi financiamento | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Deep learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Convolutional Neural Networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image recognition | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem profunda de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes Neurais Convolucionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Reconhecimento de imagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagem assistida por computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transmissão de imagem | - |
Título: dc.title | Detecção e determinação da porcentagem de pessoas usando máscaras faciais em imagens capturadas por câmeras fixas ou drones para auxílio na prevenção do COVID19 | - |
Título: dc.title | Detection and determination of the percentage of people wearing face masks in images captured by fixed cameras or drones to help prevent COVID19 | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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