| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 6qtX3pFwXQZsFDuKxG/Ebuog |
| Repositório | sid.inpe.br/marciana/2004/11.16.10.11 |
| Última Atualização | 2020:08.10.14.43.45 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marciana/2004/11.16.10.11.11 |
| Última Atualização dos Metadados | 2022:09.14.19.58.50 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE-11542-PRE/6931 |
| Rótulo | self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Chave de Citação | Silva:2004:EsReNe |
| Título | Estudo de Redes Neurais Artificiais na Identificação de Alvos Móveis com o Auxílio do Filtro de Kalman  |
| Formato | Papel |
| Ano | 2004 |
| Data de Acesso | 26 dez. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 678 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | Silva, Cassiano Rodrigo |
| Grupo | LIT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | UNESP, Bolsista PIBIC/CNPq |
| Nome do Evento | Seminário de Iniciação Científica do INPE (SICINPE). |
| Localização do Evento | São José dos Campos |
| Data | 03 e 04 de ago. 2004 |
| Editora (Publisher) | INPE |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | 1-32 |
| Título do Livro | Anais |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais |
| Histórico (UTC) | 2004-12-29 12:20:23 :: sergio -> administrator :: 2006-11-09 18:47:19 :: administrator -> sergio :: 2008-01-07 12:53:28 :: sergio -> administrator :: 2015-04-29 14:26:22 :: administrator -> marciana :: 2004 2018-03-21 16:16:16 :: marciana -> administrator :: 2004 2018-06-05 01:21:05 :: administrator -> marciana :: 2004 2020-04-27 14:38:31 :: marciana -> simone :: 2004 2020-08-10 14:43:46 :: simone -> administrator :: 2004 2022-09-14 19:58:50 :: administrator -> simone :: 2004 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Resumo | A identificação de alvos móveis através da combinação de redes neurais artificiais do tipo Kohonen e o filtro de Kalman foi estudada neste trabalho. Com esta abordagem podemos identificar a trajetória do objeto-alvo pela utilização da rede neural enquanto o filtro de Kalman estima a posição do alvo para que o sistema possa realizar o rastreamento diante de cruzamento das trajetórias. A rede Kohonen é uma rede neural de aprendizado não-supervisionado, capaz de agrupar os dados de entrada de acordo com a sua similaridade. O agrupamento se dá através do treinamento competitivo de forma que, quando uma entrada é apresentada à rede, os neurônios competem entre si e o neurônio vencedor é ativado de forma a se aproximar do conjunto de pontos, identificando sua trajetória enquanto os neurônios perdedores recebem um treinamento de forma a se afastarem do neurônio rastreador para não prejudicar o rastreamento. Os padrões de entrada e a posição inicial dos neurônios são criados aleatoriamente pelo algoritmo, a quantidade de neurônios, tamanho do deslocamento dos pontos e o coeficiente de aprendizado (learning rate) são dados pelo usuário. A fim de minimizar condições que possam confundir os neurônios e serem prejudiciais ao rastreamento, tais como, cruzamento dos alvos, mais de um neurônio se aproximando de um mesmo alvo, ou um único neurônio tentando convergir para dois padrões distintos, o Filtro de Kalman será empregado. Desta forma, enquanto a rede neural é empregada para identificar o alvo móvel, o Filtro de Kalman é empregado para estimar o comportamento futuro do movimento do objeto. O filtro de Kalman é implementado através de um conjunto de equações que, utilizando estados anteriores, permite estimar o estado futuro reduzindo continuamente a covariância de erro a cada vez que é executado. O filtro realiza este processo de estimação em duas fases: predição e atualização. Na fase de predição, o filtro utiliza os estados anteriores do sistema dinâmico para propagar no tempo uma estimativa a priori do estado futuro e uma matriz de covariância de erro. Já na fase de atualização, a saída do sistema se torna disponível e o filtro a utiliza para corrigir a predição dos estados e a matriz de covariância de erro. O algoritmo foi implementado para rastrear diferentes trajetórias suaves de alvos móveis representados por pixels que definiam o objeto móvel. Em seguida, o movimento de um avião foi utilizado para a identificação de sua trajetória e dos estados futuros. Em todos os casos, o algoritmo se mostrou eficiente, sendo que a rede neural realizou o rastreamento do alvo-móvel, e o filtro de Kalman estimou a posição do neurônio rastreador com sucesso. |
| Área | ETES |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COLIT > Estudo de Redes... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZsFDuKxG/Ebuog |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZsFDuKxG/Ebuog |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | Silva_estudo.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator sergio simone |
| Grupo de Leitores | administrator simone |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/444BQ9E 8JMKD3MGPDW34P/478H998 |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.30.18.11 8 sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.51.42 4 |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40 |
| 6. Notas | |
| Notas | Bolsa PIBIC/INPE/CNPq |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress isbn issn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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