Ciência da Computação

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    Treinamento de rede neural com YOLOV8 para reconhecimento de placas de trânsito
    (2023) Kolassa, Caroline Paula; Tortelli, Daniel Menin
    Com o crescimento constante da frota de veículos em todo o mundo, a segurança no trânsito tem se tornado uma preocupação cada vez mais recorrente. Dentre as causas de acidentes nesse meio, destaca-se a falta de atenção dos motoristas às sinalizações nas vias públicas, que podem levar a graves acidentes. Neste contexto, o presente trabalho propõe-se a treinar uma rede neural com o algoritmo de detecção de objetos YOLO na versão 8 para identificação de 15 placas de regulamentação e 2 de advertência. Para a rotulagem das imagens foi utilizado o framework Roboflow e para o treinamento do modelo a linguagem de programação Python. O treinamento e estudo realizado acerca do tema contribuiu para o crescimento do conhecimento da área que é tão importante para o desenvolvimento de tecnologias que podem salvar vidas no meio viário. A precisão média da rede treinada alcançou 69,9%, o mAP atingiu 65,3%, e o Recall ficou em 58,8%, cumprindo o objetivo de identificação proposto.