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Title in Portuguese: Comparando algoritmos de aprendizado profundo para o problema de detecção de distração de motoristas a partir de imagens
Author: Lopes Filho, Eduardo da Silva
Advisor(s): Magalhães, Regis Pires
Co-advisor(s): Silva, Ticiana Linhares Coelho da
Keywords: Aprendizagem Profunda
Visão Computacional
Rede Neural Convolucional
Issue Date: 2018
Citation: LOPES FILHO, Eduardo da Silva. Comparando algoritmos de aprendizado profundo para o problema de detecção de distração de motoristas a partir de imagens. 49 f. TCC (Graduação em Engenharia de Software) Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2018.
Abstract in Portuguese: Uma das principais causas de acidentes trânsito atualmente, é a distração de motoristas enquanto dirigem. Seja a distração pelo uso de celular ao volante ou por conversar olhando para o passageiro. Uma possível forma de diminuir o número de acidentes é alertar ao motorista quando ele estiver distraído. A tarefa mais difícil de avisar ao motorista quando estiver distraído, é detectar a distração. Uma forma de se conseguir isso é a partir do uso de Aprendizado Profundo. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo descobrir a melhor técnica para classificação de imagens para o problema da detecção de distração de motoristas. Para isso, foram testadas diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais, para descobrir qual a melhor arquitetura para resolver este problema.
Abstract: One of the major causes of traffic accidents today is the distraction of drivers while driving. It may be the distraction by using cell phones behind the wheel or by talking looking at the passenger. One possible way to reduce the number of accidents is to alert the driver when he is distracted. The most difficult task of telling the driver when he is distracted is to detect distraction. One way to achieve this is through the use of Deep Learning. Thus, this work aims to discover the best technique for classification of images for the problem of detecting the distraction of drivers. To this end, several architectures of Convolutional Neural Networks were tested to find out the best architecture to solve such problem.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/34509
metadata.dc.type: TCC
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