Navegando por Autor "Silva, Luiz Fernando Virginio da"
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Dissertação Extraindo dados de tráfego a partir de vídeos em tempo real(2017-07-31) Silva, Luiz Fernando Virginio da; Carvalho, Bruno Motta de; http://lattes.cnpq.br/0330924133337698; http://lattes.cnpq.br/8676127890267108; Canuto, Anne Magaly de Paula; http://lattes.cnpq.br/1357887401899097; Fontes, Aluisio Igor Rego; http://lattes.cnpq.br/7848819859172650Alguns dos maiores problemas nas grandes cidades estão relacionados com a mobilidade urbana. Problemas como congestionamentos e acidentes impactam diretamente, de modo negativo na sociedade, e são muitas vezes atribuídos à falta de planejamento urbano por parte dos governantes, à falta de políticas públicas e projetos de pesquisa que proporcionem uma solução, mesmo que de forma parcial, ao problema. Estas projetos de pesquisa dependem de dados que devem ser coletados in loco nas principais avenidas e ruas da cidade, hoje realizado de forma manual através da observação de imagens geradas por câmeras de CFTV (Circuito Fechado de TV), principal meio de vigilância no trânsito. Assim, surge a necessidade de uma solução que seja capaz de automatizar a coleta destes dados de forma a reduzir custos com pessoal, otimizar o trabalho e reduzir, também, erros oriundos deste tipo de operação. Desta forma, propomos um método capaz de coletar estes dados de forma automática, em tempo real, utilizando estas imagens de vídeos para subsidiar pesquisas e detectar possíveis ações no trânsito. Nosso método consiste em um fluxo sequencial de atividades o qual submetemos as imagens. Primeiro, utilizamos segmentação por movimento para detectar objetos em movimento. Em seguida, aplicamos, em cada objeto segmentado, uma adaptação do método de Viola-Jones para refinar a busca na detecção de veículos, classificando-os. Nesta etapa, tratamos situações de oclusão, fenômeno comum de sobreposição de objetos que interfere diretamente nos resultados, e, por fim, aplicamos o método de Senior para rastreamento de cada veículo classificado a fim de obtermos dados relevantes do tráfego, inicialmente a direção, velocidade e intensidade do fluxo. Submetemos alguns vídeos coletados em uma avenida de grande circulação a fim de testarmos nosso método. Como resultado, construímos um modelo eficiente e com custo computacional baixo capaz de tratar situações de oclusão sob diferentes condições de iluminação, sendo esta a principal contribuição deste trabalho.