Técnicas de visão computacional para a deteção de contentores de resíduos
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Publication Date: | 2019 |
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Source: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
Download full: | http://hdl.handle.net/10400.11/6932 |
Summary: | O trabalho apresentado neste artigo resulta de uma investigação preliminar que visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir o método atual de identificação de contentores de resíduos via identificação por radiofrequência. Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais, especificamente a rede YOLO. Utilizando este método de identificação foi atingido uma precisão de deteção e classificação de 92% dos contentores de resíduos. |
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Técnicas de visão computacional para a deteção de contentores de resíduosComputer vision approaches to waste containers detectionContentores de residuosIdentificação por radiofrequênciaVisão computacionalRedes neuronais convolucionaisDeteção de objectosYOLOWaste containersRadio-frequency identificationComputational visionConvulutional neural networksObject detectionYOLOO trabalho apresentado neste artigo resulta de uma investigação preliminar que visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir o método atual de identificação de contentores de resíduos via identificação por radiofrequência. Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais, especificamente a rede YOLO. Utilizando este método de identificação foi atingido uma precisão de deteção e classificação de 92% dos contentores de resíduos.Institute of Electrical and Electronics EngineersRepositório Científico do Instituto Politécnico de Castelo BrancoValente, MiguelSilva, HélioCaldeira, J.M.L.P.Soares, V.N.G.J.Gaspar, Pedro D.2020-02-24T12:32:57Z20192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.11/6932por10.23919/CISTI.2019.8760862info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-02-26T14:07:50Zoai:repositorio.ipcb.pt:10400.11/6932Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T21:23:25.282547Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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O trabalho apresentado neste artigo resulta de uma investigação preliminar que visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir o método atual de identificação de contentores de resíduos via identificação por radiofrequência. Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais, especificamente a rede YOLO. Utilizando este método de identificação foi atingido uma precisão de deteção e classificação de 92% dos contentores de resíduos. |
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