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Visualização do Trabalho Acadêmico
Repositório Institucional - UECE
Título:
Classificação automática de veículos pelo perfil magnético através de técnicas de aprendizagem de máquina

Autor(es):
Almeida, Fernando Augusto Matos de

Palavras Chaves:
Não informado

Ano de Publicação:
2010

Resumo:
A classificação dos veículos que trafegam em uma via é um parâmetro importante para o controle e gerenciamento do trânsito, permitindo o controle de acesso a faixas de rolagem destinadas a uma classe de veículos específica, o planejamento de expansão e manutenção de rodovias, entre várias outras aplicações. Diversas tecnologias e técnicas podem ser utilizadas para realizar a classificação de veículos, destacando-se entre elas a análise de imagens dos veículos passantes, e a análise de sinais dos veículos obtida de sensores infravermelhos, ou sensores de laço indutivo. O objetivo desse trabalho é propor ferramentas computacionais que permitam realizar a classificação dos veículos através dos sinais obtidos de sensores de laço indutivo. Para isso são extraídos a partir do sinal do laço indutivo, diversos coeficientes estatísticos e matemáticos, estes são aliados ao sinal obtido do laço indutivo para compor um conjunto de atributos. Este conjunto de atributos é submetido a uma rede neural para realizar a classificação. Para a validação do sistema diferentes arquiteturas de redes neurais são testadas para realizar a classificação dos veículos. Por fim são realizados vários procedimentos experimentais para avaliar a eficiência das ferramentas propostas, encerrando-se com a análise dos resultados obtidos. Palavras-chave: Classificação de veículos. Perfil magnético. Redes neurais.

Abstract:
Ver documento original.

Tipo do Trabalho:
Dissertação

Referência:
Almeida, Fernando Augusto Matos de. Classificação automática de veículos pelo perfil magnético através de técnicas de aprendizagem de máquina. 2010. 114 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2010) - Universidade Estadual do Ceará, , 2010. Disponível em: Acesso em: 6 de maio de 2024

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