Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Abreu, Lucas Ribeiro de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3211
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Resumo: |
A RoboCup é uma das maiores iniciativas no ramo de pesquisa em robótica. Essa iniciativa considera o futebol como um dos maiores desafios para robôs e tem o intuito de promover e ganhar um jogo de futebol entre humanos e robôs até o ano de 2050. O módulo de visão dos robôs é um sistema crítico, pois precisa localizar e classificar objetos de interesse ao robô em tempo real, com o objetivo de tomar a melhor ação dado o ambiente a sua volta. Este trabalho avalia redes neurais convolucionais profundas para detecção da bola de futebol e de robôs. Para tal tarefa, cinco arquiteturas da literatura foram escolhidas e treinadas utilizando conceitos de transferência de aprendizado e aumento de dados. Os modelos foram avaliados em um conjunto de dados de teste, gerando resultados promissores em termos de precisão e quadros por segundo. O melhor modelo atingiu um mAP de 0.98 com 50% de interseção a uma taxa de 14.7 quadros por segundo, sendo executado em uma CPU. |
