| dc.description.abstract | Com os recentes avanços nas áreas de navegação visual e inteligência artificial (deep learning), diversas áreas sofrem mudanças quanto ao modo de atacar e solucionar os problemas nelas existentes, como é o caso da área de navegação visual e veículos autônomos. Porém, não só técnicas teóricas tem avançado como também sistemas embarcados com foco em acelerar a prototipação de novas soluções vem acompanhando as novas mudanças. O presente trabalho tem como foco desenvolver um benchmark sobre sistemas embarcados especializados em algoritmos de inteligência artificial, realizando um estudo comparativo de modelos alinhados ao estado da arte, sobre a plataforma Jetson TX2, auxiliando a tomada de decisão quanto as ferramentas mais apropriadas para implementação de aplicações reais sobre a área de deep learning, como é o caso de carros autônomos. | |
