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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/zcpUE
Repositóriosid.inpe.br/jeferson/2003/08.19.09.05
Última Atualização2023:01.03.18.41.36 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/jeferson/2003/08.19.09.05.02
Última Atualização dos Metadados2023:01.04.04.24.50 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--TDI/
Chave de CitaçãoCastro:2003:DeBoNa
TítuloDetecção de bordas e navegação autônoma utilizando redes neurais artificiais
Título AlternativoEdge detection and autonomous navigation using artificial neural network
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2003
Data Secundária20030617
Data2003-06-02
Data de Acesso03 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas154
Número de Arquivos1
Tamanho24538 KiB
2. Contextualização
AutorCastro, Ana Paula Abrantes
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaFonseca, Leila Maria Garcia (presidente)
Silva, José Demisio da (orientador)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Silva, Ivan Nunes da
Endereço de e-Mailabrantesapc@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2006-09-27 21:14:33 :: administrator -> jefferson ::
2008-05-02 16:46:58 :: jefferson -> administrator ::
2008-08-21 21:18:10 :: administrator -> jefferson ::
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2023-01-04 04:24:50 :: administrator -> :: 2003
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavedetecção de bordas
navegação autônoma
redes neurais
ResumoEsta dissertação estuda o uso de Redes Neurais Artificiais na detecção de bordas em imagens e no controle de um veículo em navegação autônoma. São apresentados vários modelos de redes neurais que são estudados e testados, com o objetivo de buscar o modelo mais adequado para a tarefa de detecção de bordas, segundo critérios de desempenho que comparam as redes neurais artificiais com algoritmos tradicionais na área de visão computacional, como por exemplo, o operador de Canny. Para o controle da navegação autônoma utilizam-se modelos de redes neurais com aprendizagem supervisionada, treinadas para simular os processos envolvidos na navegação realizada por um humano. O desempenho das redes neurais na navegação é comparado com um sistema baseado em lógica nebulosa usado como base para o treinamento. São usadas diferentes imagens teste na experimentação das redes neurais no processo de detecção de bordas. No trabalho é proposta uma metodologia para medir a qualidade das imagens de borda geradas pelos operadores de redes neurais. Os resultados encontrados mostram-se promissores, com as redes neurais apresentando desempenho similar ao método de Canny. ABSTRACT: This work is about the study of Artificial Neural Networks (ANN) Systems for edge detection and robot autonomous navigation. Different ANNs are studied and tested in a search for the most adequate model for edge detection according to a performance criterion that compares the ANN based detectors to the standard algorithms available in the literature, such as Canny operator. Supervised neural network models are used to simulate the human navigation control processes in autonomous navigation. Their performances are compared to a fuzzy logic control system developed earlier, whose parameters are used in the neural network training processes. Different images are used to test the neural network edge detectors. A methodology for measuring the quality of the edge images produced by the neural network operator is proposed. The results show that the neural network operators have a performance comparable to existing Canny standard operator, and are thus promising operators for edge detection.
ÁreaCOMP
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TERMO DE DEPOSITO ASSINADO ANA PAULA ABRANTES CASTRO DOUTORADO.pdf 07/07/2020 08:46 101.5 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/zcpUE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/zcpUE
Idiomapt
Arquivo AlvoAna Paula Abrantes de Castro.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
carolina@sid.inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.20.35
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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