%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/jeferson/2003/08.19.09.05
%2 sid.inpe.br/jeferson/2003/08.19.09.05.02
%T Detecção de bordas e navegação autônoma utilizando redes neurais artificiais
%J Edge detection and autonomous navigation using artificial neural network
%D 2003
%8 2003-06-02
%9 Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
%P 154
%A Castro, Ana Paula Abrantes,
%E Fonseca, Leila Maria Garcia (presidente),
%E Silva, José Demisio da (orientador),
%E Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso,
%E Silva, Ivan Nunes da,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K detecção de bordas, navegação autônoma, redes neurais.
%X Esta 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.
%@language pt
%3 Ana Paula Abrantes de Castro.pdf