Aplicação das redes neurais convolucionais para a classificação de objetos no varejo
| dc.contributor.advisor | Martins, Samuel Botter | |
| dc.contributor.author | Martini, Rafael Contiero San | |
| dc.contributor.referee | Fernandes, Danilo Douradinho | |
| dc.contributor.referee | Silva, Everton Josué da | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-14T12:46:40Z | |
| dc.date.available | 2024-11-14T12:46:40Z | |
| dc.date.issued | 2023-05-22 | |
| dc.description.abstract | A inteligência artificial tem transformado muitos setores da sociedade. Quando se trata do varejo, existem tecnologias tradicionais como os códigos de barras e o RFID, mas com pouca ou nenhuma aplicação de inteligência artificial. O trabalho manual ainda é predominante, sujeito a erros e com uma gestão precária, resultando em perdas financeiras e impactos negativos na experiência do cliente. O uso de imagens digitais com o Deep Learning tem ganhado notoriedade pelo seu potencial de reconhecimento de padrões e todas as aplicações atreladas a isso. Este trabalho propõe a aplicação de conceitos de Convolutional Network Neural ao utilizar tipos de redes como a ResNet50, VGG19 e Inceptionv3 para classificar objetos no varejo. Através dos modelos de redes neurais e uma base de dados de garrafas de refrigerante vendidas no varejo, foi possível demonstrar a importância das técnicas e recursos para melhorar os resultados, principalmente com o uso da rede Inceptionv3. As análises finais também demonstraram as possibilidades de aprofundar as simulações em trabalhos futuros, ou mesmo outros tópicos relacionados a literatura utilizada. | |
| dc.description.abstract2 | Artificial intelligence has transformed many sectors of society. When it comes to retail, there are traditional technologies like barcodes and RFID, but with little or no artificial intelligence application. Manual work is still prevalent, subject to errors and poorly managed, resulting in financial losses and negative impacts on the customer experience. Digital images with Deep Learning has gained notoriety for pattern recognition potential and all many applications. This work proposes the application of Convolutional Neural Network concepts by using types of networks such as ResNet50, VGG19 and Inceptionv3 to classify objects in retail. Through neural network models and a database of soda bottles at retail, it was possible to demonstrate the importance of techniques and resources to improve results, especially with the use of the Inceptionv3 network. The final analyzes also demonstrated the possibilities of deepening the simulations in future works, or even other topics related to the used literature. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | MARTINI, Rafael Contiero San. Aplicação das redes neurais convolucionais para a classificação de objetos no varejo. 2023. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia, Campinas, 2023 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/1757 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CAMPINAS | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Deep learning | |
| dc.subject.keywords | Redes neurais (computação) | |
| dc.subject.keywords | Análise de imagem | |
| dc.subject.keywords | Varejo | |
| dc.subject.keywords | Mercadorias - Classificação | |
| dc.title | Aplicação das redes neurais convolucionais para a classificação de objetos no varejo | |
| dc.title.alternative | Application of convolutional neural networks for object classification in retail | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |