A locomoção de pessoas com algum tipo de deficiência sensorial visual em ambientes urbanos é um desafio à independência destes indivíduos. Como alternativa para garantia de segurança, orientação e mobilidade, é definido pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) um padrão arquitetônico de sinalização tátil no piso. Neste trabalho realizou-se um estudo sobre o funcionamento de redes neurais artificiais, sua estrutura, parametrizações, estratégias de treinamento e avaliação dos resultados. São apresentadas as camadas básicas, de redes neurais convolucionais, para utilização em problemas de classificação de imagens com o auxílio do framework de aprendizado de máquina PyTorch, criação de um dataset de imagens especializado no tema do trabalho e ferramentas para acompanhamento das épocas de aprendizado do algoritmo e avaliação dos resultados.
The movement of people with some type of visual sensory impairment in urban environments is a challenge to the independence of these individuals. As an alternative to guarantee safety, orientation and mobility, an architectural standard for tactile signaling on the floor is defined by the Brazilian Association of Technical Standards (ABNT). This work carried out a study on the functioning of artificial neural networks, their structure, parameterizations, training strategies and evaluation of results. The basic layers of convolutional neural networks are presented for use in image classification problems with the aid of the PyTorch machine learning framework, creation of an image dataset specialized in the theme of the work and tools for monitoring the learning epochs of the algorithm and evaluation of the results.
