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dc.creatorIURI WLADIMIR MOLINA JUNIOR-
dc.date.accessioned2023-12-07T10:47:49Z-
dc.date.available2023-12-07T10:47:49Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8010-
dc.description.abstractThis article presents an approach to the inspection of the electrical network using the city of Campo Grande as a scenario. Advanced deep learning and computer vision techniques were used with the aid of the MMDetection library. The article performs a comparative analysis of several models in different versions of the dataset, evaluating the impact of data augmentation techniques on the robustness of the model. The results highlight the importance of these practices to genaralize the model, evidencing the efficacy of each technique implemented.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectIntelgência Artificial-
dc.subjectCampo Grande-
dc.subjectVisão Computacional-
dc.subjectMMDetection-
dc.subject.classificationEngenharia / Tecnologiapt_BR
dc.titleDetecção Automática de Postes Elétricos e seus Componentes em Imagens de Nível de Rua via Métodos de Detecção de Objetospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1JONATHAN DE ANDRADE SILVA-
dc.description.resumoEsse artigo apresenta uma abordagem para inspeção da rede elétrica utilizando a cidade de Campo Grande como cenário. Foram utilizandas técnicas avançadas de aprendizado profundo e visão computacional com o auxílio da biblioteca MMDetection. O artigo realiza uma análise comparativa de vários modelos em diversas versões do dataset, avaliando o impacto das técnicas de aumento de dados na robustez do modelo. Os resultados destacam a importância dessas práticas para genaralizar o modelo, evidenciando a eficácia de cada técnica implementada.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
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