Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM PASSAGENS EXCLUSIVAS DE PEDESTRES(2022-12-07) KAIQUE ESTANISLAU DE ARAUJO ; PAULO VINÍCIUS NUNES DE AGUIARMonitorar atividades humanas é um assunto relevante para a segurança da população, sobretudo por câmeras de vigilância instaladas em locais abertos e em ambientes fechados, como lojas, mercados, entre outros. Na maioria dos casos, a segurança é realizada manualmente através de vigilância humana, resultando em um processo caro, inviável financeiramente em grande escala e sujeito a falhas. Visando resolver esse problema e automatizar processos de monitoramento, diversos conjuntos de dados relacionados ao reconhecimento de anomalias nas atividades humanas vêm sendo elaborados e disponibilizados publicamente, e variados métodos, principalmente relacionados a aprendizado profundo, estão sendo testados nesses datasets. O contínuo avanço na área de inteligência artificial vem da necessidade de melhorar cada vez mais o reconhecimento de anormalidades no comportamento das pessoas, através da inovação em técnicas e ferramentas. Com esse intuito, o presente trabalho é baseado em redes neurais convolucionais, que utiliza a rede neural YOLO para identificar os objetos determinados nos datasets UCSD Ped1 e UCSD Ped 2 e, através da ResNet50, utilizando a técnica de transferência de aprendizado, serão classificados os eventos anômalos, como circulação de não pedestres (skatistas, ciclistas, veículos pequenos) em caminhos exclusivamente de pedestres e pessoas andando sobre a grama.