O artigo intitulado “An Embedded Automatic License Plate Recognition System using Deep Learning ” recebeu o prêmio de Best-paper do VIII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering – SBESC 2018, evento da SBC que aconteceu de 06 a 09 de Novembro em Salvador, Bahia. A pesquisa foi desenvolvida pelo aluno Diogo Izidio, bolsista do Laboratório para Integração de Circuitos e Sistemas (LINCS) do Centro de Tecnologias Estratégicas do Nordeste – CETENE, e contou com a orientação da professora do Centro de Informática (CIn) da UFPE Edna Barros e do ex-aluno do CIn Antonyus Pyetro Ferreira. O artigo descreve um sistema de detecção e reconhecimento de placas de trânsito utilizando técnicas de IA como aprendizagem profunda (Deep Learning) rodando em uma unidade de processamento embarcada como a plataforma Raspberry Pi.
A pesquisa parte do princípio de que, apesar de terem atingido um desempenho melhor que o dos seres humanos em algumas tarefas como detecção de objetos, os sistemas de Deep Learning ainda demandam um poder de processamento muito grande. De acordo com a pesquisadora Edna Barros, “esse fato é contraditório com aplicações embarcadas que apresentam poder de processamento limitado e projetadas para dissipar pouca potência”. Nesse sentido, a pesquisa propõe “adaptar modelos de Deep Learning para uma aplicação embarcada com desempenho de classificação semelhante às plataformas das GPUs”, levando em conta, também, o tempo de resposta desse sistema, para que seja aplicável no mundo real.
Comentários desativados