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Este trabalho faz parte das pesquisas iniciais do projeto de iniciação científica “Visão Computacional aplicada à Automação” e tem como objetivos conhecer e aplicar algumas técnicas de visão computacional e analisar o processo de treinamento de uma rede neural artificial para identificação de objetos específicos. Durante a pesquisa, foram estudados os conceitos de detecção de objetos, a linguagem Python, a biblioteca OpenCV, as plataformas Caffe Model e Tensorflow, além das características e recursos da plataforma Raspberry Pi. Desenvolveu-se um sistema de detecção de objetos utilizando plataforma TensorFlow desenvolvida pelo Google, que contém um conjunto extenso de classes e funções para a criação e treinamento de redes neurais de forma rápida e flexível, em conjunto com a plataforma Raspberry Pi e uma câmera digital de 8MP. Após ajustes do sistema, os testes foram realizados com alguns objetos específicos, como moedas e brinquedos. Os resultados obtidos possibilitaram concluir que sistemas que utilizam técnicas de inteligência artificial, quando bem treinadas, conseguem resultados bastante satisfatórios. Como proposta de continuidade da pesquisa e trabalhos futuros sugere-se a utilização de objetos mais complexos e seres vivos.

Visão computacional. Sistemas inteligentes. Detecção de objetos.