@MASTERSTHESIS{ 2022:1992841266,
 	title = {Detecção de placas veiculares em ambientes aéreos baseado em métodos de aprendizagem profunda},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8992",
 	abstract = "Nesta dissertação, considerando-se as dificuldades de detecção de pequenos objetos devido à baixa qualidade visual e resolução espacial das imagens, bem como a pouca informação de contexto, propõe-se uma metodologia para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos, onde o objeto de interesse apresenta baixa resolução em pixel em relação à imagem de entrada. A metodologia proposta é composta por
 três sistemas distintos. Duas utilizam técnicas de melhoria de qualidade da imagem e uma não as utiliza. A principal contribuição desta dissertação é a organização de uma base de dados composta por imagens aéreas para avaliar o desempenho da metodologia proposta. Como segunda contribuição, tem-se a utilização de métodos de melhoria de qualidade visual baseado em aprendizagem e processamento digital de imagens para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos. Como resultados obtidos, verifica-se que os sistemas propostos apresentam resultados similares, em termos de acurácia global. Ao analisar os resultados por grupo de imagens, observa-se que o sistema proposto com equalização de histograma apresenta os melhores resultados com acurácia de até 85,67% em condições adversas ensolaradas e 99,33% em condições adversas sombreadas.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}