Sistema de classificação de terrenos baseado em redes neurais e visão computacional

Abstract

O objetivo deste projeto foi implementar um protótipo de um sistema simples de classificação de terrenos para um pequeno veículo terrestre baseado em uma rede neural artificial multicamadas do tipo feedfoward. A rede neural serve como sistema de classificação e é vinculada a um sistema de tratamento de imagens, que captura imagens do terreno e retira descritores para a alimentação de dados do sistema com a rede. As técnicas de tratamento e a arquitetura final da rede neural foram implementadas e aperfeiçoadas através do MATLAB, pois mostra-se como uma ferramenta poderosa no processamento de matrizes e apresenta um conjunto grande de bibliotecas que facilitam a prototipagem. O sistema de classificação foi embarcado a um veículo de testes, responsável por comportar todo o sistema além de obter as imagens. Por fim realizada uma análise e comparação com outros métodos de classificação de terrenos.

The objective of this project was to implement a prototype of a simple terrain classification system for a small terrestrial vehicle based on a feedfoward multilayer artificial neural network. The neural network is used as a classification system and is linked to an image processing system, which captures terrain images and removes descriptors to feed data to the system into the network. The treatment techniques and the final architecture of the neural network were implemented and improved through MATLAB, as it is a powerful tool in matrix processing and presents a large set of libraries that facilitate prototyping. The classification system was embedded to a test vehicle, responsible for handling the whole system in addition to getting the images. Finally, an analysis and comparison with other land classification methods was made.