Nanoeletrônicos e Circuitos Integrados
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Navegando Nanoeletrônicos e Circuitos Integrados por Orientador "Santos, Paulo Eduardo"
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Dissertação Avaliação de movimentos na patinação artística com identificação e interpretação de resultados automáticas(2019) Bittar, L. M. V. R.A patinação artística é um esporte que apresenta forte combinação de elementos técnicos e artísticos. Seu sistema de avaliação envolve critérios objetivos, como o julgamento da execução de elementos técnicos, e subjetivos, como interpretação, composição e performance. O objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta para identificação e avaliação automática de performances da patinação artística, inicialmente baseada nos critérios objetivos de julgamento do domínio, realizada por modelos artificiais. São utilizadas diversas técnicas de visão computacional, redes neurais artificiais e algoritmos classificadores para aprendizado supervisionado de máquina. Imagens são obtidas através de vídeos de competições oficiais de patinação artística, de forma a descrever em quadros a execução completa de elementos técnicos apresentados; a técnica de segmentação de imagens graph-cut interativo é aplicada nos quadros obtidos, de forma a separar o atleta do plano de fundo; imagens quadro-a-quadro são montadas para a criação de um conjunto de dados composto por 90 imagens com execução quadro-a-quadro de dois diferentes elementos técnicos (Triple Axel e Quad Toe); redes neurais profundas pré-treinadas (ResNet e Xception) são utilizadas para a extração de atributos de alto e baixo nível das imagens; por fim, modelos classificadores são treinados de forma supervisionada com os atributos previamente extraídos, possibilitando a identificação do elemento técnico apresentado e a avaliação obtida (pontuação acima ou abaixo do valor base do elemento). Através da combinação dessas técnicas e da avaliação de diferentes abordagens do problema, os modelos avaliados se mostraram capazes de identificar o elemento sendo realizado e avaliar a qualidade de execução dos elementos em relação aos seus valores base. Esta proposta visa contribuir para a ainda pouco explorada área de avaliação da qualidade de ações, atuando também como base e incentivo para desenvolvimento de futuros trabalhos que visem a aplicação de tecnologia para assistência de atletas, técnicos e jurados do esporteDissertação Interpretação de situações de risco em cenas de tráfego de veículos utilizando lógica probabilística(2019) Oliveira, A. A.A desatenção ou erro de motoristas atrasam suas reações em situações de risco em que uma frenagem é necessária para se evitar uma colisão (Roadmap, 2017). Essa é uma razão do crescimento da utilização de sistemas de assistência ao motoristas disponíveis nos automóveis atualmente. De fato os motoristas desejam carros mais seguros, um outro fator que contribui para a ampliação da utilização desses sistemas é regulatório, uma vez que serão obrigatórios nos países da comunidade Europeia e nos Estados Unidos a utilização de no mínimo sistemas de freio de emergência (Roadmap, 2017). Este trabalho apresenta um sistema de assistência ao motorista, que se utiliza da fusão de dados, capaz de gerar um alerta preventivo de risco de colisão. O sistema é capaz de raciocinar sobre o contexto de tráfego de veículos, utilizando-se uma base de conhecimento sobre direção defensiva, definida pelo autor. Com o uso de uma rede neural convolucional, este trabalho segmenta e classifica veículos em um contexto de tráfego. Através de técnicas de visão computacional, em especial a transformada Hough, as faixas de rolagem são segmentadas para discretização da cena em relação à posição espacial. Combinando as informações obtidas pela rede neural convolucional e da segmentação das faixas de rolamento, é possível discretizar as posições de todos os veículos da cena. Essa junção de informações são evidências para que o sistema, codificado em lógica probabilística usando-se ProbLog, realize a inferência do risco. O sistema foi avaliado em duas diferentes sequências de cenas, onde foram avaliados 10 diferentes limiares de risco, comparando-os com o limiar de um especialista. O resultado mostrou valor de Precisão 1 e Revocação 0.906 para a cena 1, e para a cena 2 Precisão 0.579 e Revocação 0.879, o que mostra que este tipo de solução utilizando-se lógica probabilística é promissora