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Modelo de visão computacional para auxílio a deficientes visuais na locomoção urbana
| dc.contributor.advisor | Webber, Carine Geltrudes | |
| dc.contributor.author | Tonon, Ângelo Eduardo Ghellar | |
| dc.contributor.other | Lima, Maria de Fátima Webber do Prado | |
| dc.date.accessioned | 2022-03-16T18:11:17Z | |
| dc.date.available | 2022-03-16T18:11:17Z | |
| dc.date.issued | 2021-12-21 | |
| dc.date.submitted | 2021-11-30 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/9680 | |
| dc.description | O ato de caminhar na rua em uma grande cidade pode parecer algo extremamente normal para um cidadão. Entretanto há algumas pessoas, que por motivos naturais ou acidentais, não possuem mais a capacidade da visão. Nesses casos, algo que deveria ser simples torna-se uma missão muito desafiadora. A fim de auxiliar nesta tarefa propõe-se desenvolver um modelo de visão computacional, treinado com imagens de obstáculos e cenários urbanos, para que possa ser útil por deficientes visuais na locomoção ao do seu dia-a-dia. Para o desenvolvimento do modelo, a partir do processo de revisão sistemática, identificou-se técnicas como as redes neurais convolucionais como sendo as mais utilizadas em problemas similares. O modelo foi concebido a partir de 7 etapas cíclicas pré-definidas e obteve-se ao final uma acurácia de 83,69%. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.description.abstract | The walking in street act in a big city can be extremely normal for a citizen. However, many people, that for natural or accidental reasons, have no more a vision capacity. In these cases, something that would be simple become a very challenging mission. In order to assist this task it is proposed a computer vision model. It was trained with obstacle images and urban scenery, for that it can be useful by visually impaired people in your everyday locomotion. For the model development, from systematic revision process, techniques like convolutional neural networks were identified as the most used in similar problems. The model was conceived from seven pre-defined cyclic steps and in the end an accuracy of 83.69% was obtained. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Computação | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject | Locomoção | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Pessoas com deficiência visual | pt_BR |
| dc.title | Modelo de visão computacional para auxílio a deficientes visuais na locomoção urbana | pt_BR |
| dc.type | Artigo | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Ciência da Computação | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
| local.data.embargo | 2021-12-20 |
