Banca de DEFESA: CLEYTON APARECIDO DIM

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CLEYTON APARECIDO DIM
DATA: 16/08/2024
HORA: 14:00
LOCAL: online via google meet
TÍTULO:

Criação de uma base de dados de buzinas para modelos inteligentes de apoio a motoristas com deficiência auditiva

PALAVRAS-CHAVES:

Deficiência Auditiva, Detecção de Buzinas, Base de Dados, CNN, Treinamento com Dados Naturais.

PÁGINAS: 75
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Há um crescente esforço da sociedade para a inclusão de pessoas com deficiência nos seus mais diversos setores, incluindo edição de leis nacionais com orientações neste sentido. Dentre as orientações, consta que os avanços científicos devem sempre que possível alcançar as pessoas com deficiência. Um ambiente em que a inclusão é importante e fundamental, tanto para o incluído quanto para os demais envolvidos, é o trânsito urbano. Neste contexto, há preocupações com as pessoas com deficiência que atuam como motoristas, e os próprios veículos são modificados para atender às necessidades destas pessoas. No entanto, em geral, há um foco nas deficiências físicas não sensoriais, com pouca atenção com a deficiência auditiva no trânsito. Em razão disto e do baixo quantitativo de pesquisas científicas voltadas aos deficientes auditivos quando comparado ao quantitativo das pesquisas voltadas aos deficientes visuais, por exemplo, foi criada uma base de dados de áudio de buzinas, chamada de HornBase. A HornBase foi construída seguindo um protocolo específico de coleta de dados que considera dez cenários na ocorrência ou não de buzinas no trânsito, combinando diferentes posições relativas entre veículos e estilos diferentes de acionamento de buzinas, de forma que um modelo treinado com esses dados possa identificar com mais precisão os sons de um ambiente natural. A base de dados foi validada com uma Rede Neural Convolucional (CNN) de poucas camadas para redução da complexidade computacional de maneira que, em trabalhos futuros, esse modelo possa ser embarcado em dispositivos eletrônicos inteligentes. Os resultados obtidos na validação mostraram acurácia geral média de 89%, considerando-se 100 CNNs treinadas com variação de parâmetro epoch, superando a acurácia de um baseline, de uma pesquisa anterior, cuja detecção é baseada em análise de frequências por meio de Transformada Rápida de Fourier (FFT), que ficou em 61,1% utilizando o mesmo conjunto de dados de teste.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2378314 - JEFFERSON MAGALHAES DE MORAIS
Interno - 1176325 - ALDEBARO BARRETO DA ROCHA KLAUTAU JUNIOR
Interno - 2659210 - NELSON CRUZ SAMPAIO NETO
Externo ao Programa - 1768614 - MARCOS CESAR DA ROCHA SERUFFO
Externo à Instituição - ALAN MARCEL FERNANDES DE SOUZA