É um grande prazer informar o XR4GOOD LAB teve um trabalho aceito para publicação no 18^th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications – ICMLA 2019

O ICMLA 2019 será realizado na cidade de Boca Raton, na Florida (USA) entre os dias 16 e 19 de dezembro de 2019.

A conferência fornece um fórum internacional líder para a disseminação de pesquisas originais em ML, com ênfase em aplicações, bem como em novos algoritmos e sistemas. Após o sucesso de conferências anteriores do ICMLA, a conferência visa atrair pesquisadores e desenvolvedores de aplicativos de uma ampla variedade de áreas relacionadas à ML, e o surgimento recente do processamento de Big Data traz uma necessidade urgente de aprendizado de máquina para enfrentar esses novos desafios. A conferência cobrirá a pesquisa teórica de aprendizado de máquina e suas aplicações. As contribuições que descrevem técnicas de aprendizado de máquina aplicadas a problemas do mundo real e pesquisa interdisciplinar envolvendo aprendizado de máquina, em áreas como medicina, biologia, indústria, manufatura, segurança, educação, ambientes virtuais, jogos, são especialmente incentivadas.

Um resumo do trabalho aceito pode ser conferido abaixo:

Deep Learning-Based Object Detection for Digital Inspection in the Mining Industry

Deep learning has been used extensively in computer vision applications due to its ability to extract patterns from images. This work proposes a solution for semi-autonomous inspection in the mining industry using machine learning techniques. The experiments are performed with deep learning-based object detection models to identify belt conveyors’ rollers in order to optimize the search for defects. More accurate results were obtained in this work than in previous works. In addition, when comparing different infrastructures for running our system, the models exhibited real-time performances with GPU-based remote computing infrastructure.

Autores: Thiago D’Angelo, Marina Mendes, Breno Keller, Rafael Vitor, Saul Delabrida, Ricardo Rabelo, Hector Azpurua e Andrea G. C. Bianchi