UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE IMAGENS E YOLO PARA A CONSTRUÇÃO DE UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO DE UM DRONE COM APLICAÇÃO EM UMA INDÚSTRIA
Palavras-chave:
Drone, YOLOv4 Tiny, Visão Computacional, Aprendizado de MáquinaResumo
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.
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