| Autor: |
João Vitor Sabino, Francisco Assis da Silva, Leandro Luiz de Almeida, Danillo Roberto Pereira, Almir Olivette Artero |
| Jazyk: |
portugalština |
| Rok vydání: |
2022 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Colloquium Exactarum, Vol 13, Iss 4 (2022) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2178-8332 |
| Popis: |
Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de navegação semi autônomo de um drone para uma indústria de caixas de papelão, para auxiliar na contagem do estoque de bobinas de papelão. A metodologia desenvolvida possui quatro etapas principais, sendo a decodificação de QR Code, detecção de marcadores ópticos, sistema de navegação e movimentação do drone. Para a etapa de decodificação de QR Code foi utilizada a biblioteca pyzbar. Na etapa de detecção do marcador óptico foi utilizada a biblioteca YOLOv4 Tiny, que faz o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para detectar objetos em tempo real. A YOLOv4 Tiny foi treinada utilizando um dataset personalizado com imagens dos marcadores ópticos e etiquetas em um ambiente de simulação fechado, obtendo uma taxa de acerto de 92.10%. A etapa do sistema de navegação é alimentada pela resposta da rede neural, na qual cada marcador tem uma função associada a ele. A última etapa depende do sistema de navegação, uma vez que este envia qual será o comando em que o drone deve seguir e a movimentação envia este comando ao drone. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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