Desenvolvimento de uma inteligência artificial para a classificação de sinais sonoros de trânsito

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dc.contributor.advisorGirotto, Pedro Henrique Sales
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0421749067951878pt_BR
dc.contributor.referee1Nascimento, Polyana Santos Fonseca
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6889523334917369pt_BR
dc.contributor.referee2Dias, Suzane Alfaia
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9675395702501834pt_BR
dc.creatorModesto, Matheus Cardoso
dc.creatorSantos Junior, Pedro Gomes dos
dc.creatorBrito, Roger Moraes
dc.date.accessioned2022-11-07T19:23:29Z
dc.date.available2022-11-07T19:23:29Z
dc.date.issued2022-06-08
dc.description.abstractIn Brazil, there is a low number of people who are hearing impaired and are drivers of vehicles in traffic (IBGE, 2010), one of the causes of this are the difficulties faced by them when issuing or renewing a CNH (National Driver's License). The expansion of Assistive Technology development has enabled the PcD community to have a better quality of life and social inclusion. The purpose of this project is to develop an Artificial Intelligence, an Artificial Neural Network model which is efficient in classifying whistle, horn and siren sounds, which in a future perspective, can be implemented in an alert system to assist hearing impaired drivers. Furthermore, the presented convolutional-type Artificial Neural Network (CNN) model and the database created, give scope for the use of these components in other applications.pt_BR
dc.description.resumoNo Brasil, há um baixo número de pessoas que possuem deficiência auditiva e são condutoras de veículos no trânsito (IBGE, 2010), uma das causas disso são as dificuldades enfrentadas pelos mesmos no momento da emissão ou renovação de uma CNH (Carteira Nacional de Habilitação). A expansão do desenvolvimento da Tecnologia Assistiva tem possibilitado à comunidade de PcD, maior qualidade de vida e inclusão social. Este projeto tem como propósito desenvolver uma Inteligência Artificial, um modelo de RNA eficiente em classificar sons de apito, buzina e sirene, que em uma perspectiva futura, pode ser implementado em um sistema de alerta para dar assistência a condutores com deficiência auditiva. Além disso, o modelo de Rede Neural Artificial do tipo convolucional apresentado e a base de dados criados, dão margem ao uso desses componentes em outras aplicações.pt_BR
dc.identifier.citationMODESTO, Matheus Cardoso; SANTOS JUNIOR, Pedro Gomes dos; BRITO, Roger Moraes. Desenvolvimento de uma inteligência artificial para a classificação de sinais sonoros de trânsito. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.cesupa.br/handle/prefix/159
dc.languageporpt_BR
dc.publisherCentro Universitário do Estado do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.graduation-courseBacharelado em Engenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsCESUPApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectTecnologia assistivapt_BR
dc.subjectPessoas com deficiênciapt_BR
dc.subjectDeficiente auditivopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRede neural artificialpt_BR
dc.subjectSinais sonorospt_BR
dc.subjectTrânsitopt_BR
dc.subject.cnpqENGENHARIASpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de uma inteligência artificial para a classificação de sinais sonoros de trânsitopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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Trabalho de Conclusão de Curso - TCC