Reconhecimento de placas de trânsito por meio de deep learning

Abstract

A inteligência artificial está cada vez mais presente em nosso cotidiano, sendo em equipamentos médicos, em sistemas de música por streaming, em buscadores na web e até em automóveis. Este projeto terá como foco um subgrupo da inteligência artificial conhecido como Deep Learning (Aprendizagem Profunda). Este subgrupo é um método de trabalho desenvolvido a partir do avanço da neurociência, onde o sistema de aprendizado da máquina é baseado no que se conhece do sistema nervoso humano, tentando computar dados de entradas como se fossem estímulos de um cérebro, e analisando as respostas que serão geradas em cada caso. A técnica de Deep Learning pode ser descrita como um modelo em camadas onde, em cada camada, o algoritmo vai extraindo informações sobre a entrada que foi fornecida. Para a primeira camada é usada a entrada em si, e as demais utilizarão a saída da anterior. Este modelo também é conhecido como Redes Neurais Artificiais Profundas. Neste projeto este método será usado para o reconhecimento de placas de trânsito, fazendo com que sejam analisados os pixels da imagem para assim classificá-la. Nas diversas camadas serão analisadas características como o formato e as cores. O objetivo final é poder analisar e classificar corretamente as imagens, mesmo que tenham diferença de luminosidade ou um fundo diferente.