Rastreamento de objetos em veículo autônomo

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dc.contributor	Universidade Federal de Santa Catarina	pt_BR
dc.contributor.advisor	Wangenheim, Aldo v.
dc.contributor.author	Vega, Alexandre Pereira
dc.date.accessioned	2024-09-20T10:14:52Z
dc.date.available	2024-09-20T10:14:52Z
dc.date.issued	2024-09-19
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/259908
dc.description	Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis. Departamento de Informática e Estatística.	pt_BR
dc.description.abstract	A detecção e o rastreamento de objetos em vídeos são tarefas complexas devido ao movimento dinâmico dos objetos e às variações em tamanho, forma e iluminação, que incluem desafios como o aparecimento e desaparecimento súbito de objetos, oclusões e sobreposição de múltiplos alvos. Para enfrentar esses desafios, o estudo utilizou o modelo YOLOv8 para a detecção de objetos e o algoritmo DeepSort para rastreamento, integrado com o Filtro de Kalman.	pt_BR
dc.format.extent	Vídeo	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.publisher	Florianópolis, SC	pt_BR
dc.subject	Objects Velocity with Kalman	pt_BR
dc.subject	Object Detection	pt_BR
dc.subject	Velocity by Object Tracking	pt_BR
dc.title	Rastreamento de objetos em veículo autônomo	pt_BR
dc.type	Video	pt_BR

Files	Size	Format	View
version_final (1).mp4	8.522Mb	MPEG-4 video	View/Open