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Este trabalho consiste em avaliar a precisão e o desempenho dos algoritmos detectores e descritores de características dispondo dos dados referentes a qualidade e a velocidade a qual os pontos de interesse são detectados, descritos e correlacionados, em uma placa Raspberry Pi.

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Projeto Feature Mach Analysis

Autores:

Laboratório de Sistemas Digitais Inteligentes (iDS-L) @ Universidade Federal do Recôncavo da Bahia

Utilizando Opencv e Python para analizar a eficiência de algoritmo descritores e detectores de características.

Este trabalho consiste em avaliar a precisão e o desempenho dos algoritmos detectores e descritores de características dispondo dos dados referentes a qualidade e a velocidade a qual os pontos de interesse são detectados, descritos e correlacionados, em uma placa Raspberry Pi.

Este trabalho torna-se útil durante o processo de planejamento de sistemas aplicados em plataformas dotadas de baixo desempenho computacional, uma vez que, a partir dos dados produzidos é possível estabelecer quais algoritmos detectores e descritores de características são indicados baseado nas particularidades de um sistema.

Ambiente de Avaliação dos Sistemas de Extração de Características}

O ambiente de prototipação proposto neste trabalho envolveu a utilização da placa Raspberry Pi, modelo B+. O sistema de software foi desenvolvido em linguagem Python, versão 2.7, utilizado em conjunto com a biblioteca OpenCV, versão 3.2.0, para implementação das funções referentes à visão computacional e processamento de imagem.% No sentido de fornecer um modelo de integração padrão para aplicações de robótica, todos os componentes de software desenvolvidos utilizam o padrão de interface do Robot Operating System (ROS).

Trabalhos Publicados

Análise de Desempenho de Detectores e Descritores de Características Utilizando a Plataforma Computacional Raspberry Pi. Samuel Rebouças de Jesus. Trabalho de Conclusão de Curso, Bacharelado em Ciências Exatas e Tecnológicas, UFRB.

[PDF]

Análise de Desempenho de Detectores e Descritores de Características Utilizando a Plataforma Computacional Raspberry Pi. Walber C. de Jesus Rocha; Samuel Rebouças de Jesus; João Carlos N. Bittencourt. In: Escola Regional Bahia-Alagoas-Sergipe 2019.

[BibTeX] [PDF]

Análise de Precisão de Detectores e Descritores em Imagens. Samuel Rebouças de Jesus; Walber Conceição de Jesus Rocha, João Carlos Nunes Bittencourt. In: Coleção Sucesso Acadêmico na Graduação da UFRB: Estudos em Ciências Exatas e Tecnológicas - To be published.

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Este trabalho consiste em avaliar a precisão e o desempenho dos algoritmos detectores e descritores de características dispondo dos dados referentes a qualidade e a velocidade a qual os pontos de interesse são detectados, descritos e correlacionados, em uma placa Raspberry Pi.

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