Segmentação e contagem de troncos de madeira utilizando deep learning e processamento de imagens

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRodrigues, Érick Oliveira-
Autor(es): dc.contributorRodrigues, Érick Oliveira-
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorAscari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz-
Autor(es): dc.creatorTiecker, Gustavo-
Autor(es): dc.creatorMazzochin, João Victor Costa-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T20:16:52Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T20:16:52Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-13-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-13-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-02-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28488-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/705978-
Descrição: dc.descriptionCounting objects in images is a pattern recognition problem that focus on identifying an element to determine its incidence. Approached in the literature as Visual Object Counting (VOC), such application can be very precise. In this work we propose a methodology to count wood logs. First, wood logs are segmented from the image background and their incidence is evaluated in a second step. This first segmentation step is created using the Pix2Pix framework that uses Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs), which implements pixel-by-pixel segmentation. In the second step, in order to count the segmented clusters, we use and compare the following approaches: Hough Transform, Connected Components and Morphological Reconstruction. The average accuracy of the segmentation exceeds 89%, while the average amount of correctly identified trunks is over 97%.-
Descrição: dc.descriptionA contagem de objetos em uma imagem é um problema de reconhecimento de padrões que visa identificar um elemento e determinar a incidência do mesmo na imagem analisada. Abordada na literatura como Visual Object Counting (VOC), a aplicação dessa técnica pode ser determinante, influenciando diretamente no resultado final de uma análise detalhada. No presente trabalho abordamos um experimento aplicado em uma base de dados de troncos de madeira, visando a identificação, segmentação e contabilização dos troncos presentes em uma imagem de entrada. Para solucionar o problema, nosso método consiste em duas etapas principais, a segmentação da imagem e posteriormente a contagem de incidências de troncos de madeira presentes na mesma. Para realizar a segmentação da imagem foi feito uso do framework Pix2Pix, o qual consiste no treinamento de um modelo de aprendizado de maquina que realiza a segmentação pixel a pixel, aplicando o conceito de Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs). Para a contagem de incidências do tronco de madeira na imagem foram implementados algoritmos utilizando as seguintes técnicas: Hough Transform, Connected Components e Reconstrução Morfológica. A média de acurácia na segmentação excede 89%, enquanto a média de troncos contabilizados em relação ao total observado ultrapassa 97%.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherTecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectEstratégias de aprendizagem-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectLearning strategies-
Palavras-chave: dc.subjectComputer vision-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO-
Título: dc.titleSegmentação e contagem de troncos de madeira utilizando deep learning e processamento de imagens-
Título: dc.titleSegmentation and counting of wood trunks using deep learning and image processin-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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