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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5760
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Cavalcante, Estêvão Santos | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-21T12:08:40Z | - |
dc.date.available | 2023-06-21T12:08:40Z | - |
dc.date.issued | 2023-06-14 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5760 | - |
dc.description.abstract | This course conclusion work presents the development of a Convolutional Neural Network (CNN) with the objective of executing image geoprocessing predictions, based on input data. The system allows the analysis of inputs and results in an output value characterized by the value of the prediction, making possible the predictability of future scenarios. A system was developed based on the developed techniques, obtained through research, to implement the prediction of image assertiveness by the applied training. The performance of the developed system was verified with values obtained through a hypothetical scenario. The results are presented and discussed. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject | Prediction | pt_BR |
dc.subject | Rede neural convolucional | pt_BR |
dc.subject | Geoprocessamento | pt_BR |
dc.title | Análise preditiva com redes neurais convolucionais para o geoprocessamento de imagens | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Sousa, Marcos Antônio de | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5703480951193863 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Medeiros, Antonio Marcos de Melo | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3427815361969248 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Oliveira, Bruno Quirino de | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8553057751462291 | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho de conclusão de curso apresenta o desenvolvimento de uma Rede Neural Convolucional (RNC) com o objetivo de executar processos de geoprocessamento, com destaque para a classificação de imagens de vegetação na produção agrícola. O sistema permite a análise de inputs e resulta em um valor de saída caracterizado pelo valor da predição, tornando possível a previsibilidade de cenários futuros. Foi desenvolvido um sistema baseado nas técnicas desenvolvidas, obtidas através de pesquisas, para implementar a previsão da assertividade na classificação de imagens de acordo com o treinamento aplicado. O desempenho do sistema desenvolvido é averiguado com valores obtidos por meio de um cenário hipotético. Os resultados são apresentados e discutidos. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola Politécnica | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia de Controle e Automação - Mecatrônica | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Engenharia de Controle e Automação - Mecatrônica |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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