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Tipo: Outros
Título: Detecção de pontos-chave em imagens de carros
Autor(es): LUCAS SANTANA ESCOBAR
Primeiro orientador: EDSON TAKASHI MATSUBARA
Resumo: Este relatório descreve o trabalho de pesquisa realizado acerca de detecção de pontos-chave (keypoints) em para-choques de carros, realizado com a intenção de construir um estágio inicial para um sistema maior de predição de velocidade média. Para tal, foi treinado um algoritmo baseado na implementação em PyTorch do algoritmo apresentado em [Sun et al. 2019], utilizando um conjunto de dados coletados de imagens aéreas e anotados manualmente via Labelbox. Observou-se no fim um normalized mean error (NME) próximo de zero, no entanto, por conta da impossibilidade de aplicação da solução em cenários onde o veículo está rotacionado, outra abordagem se faz necessária.
Abstract: This report details the research conducted on keypoints detection in car bumpers, aimed at establishing an initial stage for a larger system of average speed prediction. To achieve this, an algorithm based on the PyTorch implementation of the algorithm presented in [Sun et al. 2019] was trained, using a dataset collected from aerial images and manually annotated via Labelbox. At the end, a normalized mean error (NME) close to zero was observed. However, due to the inability to apply the solution in scenarios where the vehicle is rotated, an alternative approach is required.
Palavras-chave: keypoint detection
hrnet
aprendizado de máquina
País: 
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8516
Data do documento: 2024
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

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