Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Rosa, Marcelo de Oliveira | - |
Autor(es): dc.contributor | Rosa, Marcelo de Oliveira | - |
Autor(es): dc.contributor | Berardi, Rita Cristina Galarraga | - |
Autor(es): dc.contributor | Gomes Júnior, Luiz Celso | - |
Autor(es): dc.creator | Blanco Junior, Melchiades | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:25:28Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:25:28Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-13 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35497 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1095077 | - |
Descrição: dc.description | Recognizing objects in images is a common routine for intelligent living beings, however, the computational approach capable of reproducing this characteristic is complex and requires a high processing capacity. The development of artificial neural networks has proven to be an effective and reliable solution to computer vision problems. The detection of license plates is one of these problems where we try to classify in images the place where each object is located in order to extract relevant information. The objective of this work is to train a deep neural network capable of classifying Brazilian standard license plates even if not trained with this type of data, to extract relevant information using character reading techniques and to analyze the classification performance of this model. | - |
Descrição: dc.description | A tarefa de reconhecimento de objetos em imagens é algo rotineiro para os seres vivos inteligentes, no entanto, a abordagem computacional capaz de reproduzir esta característica é complexa e exige uma capacidade de processamento elevada. O desenvolvimento das redes neurais artificiais tem se mostrado como uma solução eficaz e confiável para problemas de visão computacional. A detecção de placas de veículos é um destes problemas onde busca-se classificar em imagens o local onde cada objeto está localizado para então, extrair informação relevante. O objetivo deste trabalho é treinar uma rede neural profunda capaz de classificar placas do padrão brasileiro mesmo não sendo treinada com este tipo de placa, extrair informações relevantes utilizando técnicas de leitura de caracteres e analisar o desempenho de classificação deste modelo. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Ciência de Dados e suas Aplicações | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visão por computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | - |
Título: dc.title | Reconhecimento de placas de veículos utilizando redes neurais artificiais | - |
Título: dc.title | Vehicle license plate recognition using artificial neural network | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: