Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo (2016)
- Autores:
- Autor USP: RIDEL, DANIELA ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL; ROBÓTICA; COMPUTAÇÃO MÓVEL
- Palavras-chave do autor: Cameras; Câmeras; Detecção; Detection; Intelligent vehicles; Rastreamento; Tracking; Veículos inteligentes
- Idioma: Português
- Resumo: Segundo relatório disponibilizado pela World Health Organization (WHO) (WHO, 2015), 1,3 milhões de pessoas morrem todos os anos no mundo devido à acidentes de trânsito. Veículos inteligentes se mostram como uma proeminente solução para reduzir esse drástico número. Por isso, diversos grupos de pesquisa no mundo têm concentrado esforços para o desenvolvimento de pesquisa que viabilize o desenvolvimento desse tipo de tecnologia. Diversos são os requisitos necessários para que um veículo possa circular de forma completamente autônoma. Localização, mapeamento, reconhecimento de semáforos e placas de trânsito são apenas alguns dentre tantos. Para que um veículo trafegue nas vias de forma segura, ele precisa saber onde estão os agentes que coabitam o mesmo espaço. Depois que esses agentes são detectados é necessário predizer suas movimentações de forma a reduzir os riscos de colisão. Neste projeto propôs-se a construção de um sistema que visa detectar agentes (obstáculos) e realizar o rastreamento deles para estimar suas velocidades e localizações enquanto estiverem no campo de visão do veículo autônomo, assim possibilitando realizar o cálculo da chance de colisão de cada um desses obstáculos com o veículo autônomo. O sistema utiliza unicamente a informação provida por uma câmera estereoscópica. Os pontos da cena são agrupados utilizando a informação da 24-vizinhança, disparidade e um valor que corresponde a chance de fazerem parte de um obstáculo. Após o agrupamento, cada grupo édado como um possível obstáculo, após checar a consistência desses obstáculos por dois frames consecutivos, o grupo, agora considerado um obstáculo passa a ser rastreado utilizando filtro de Kalman (WELCH; BISHOP, 1995) e para checar a correspondência de obstáculos ao longo de toda a sequência é utilizado o algoritmo de Munkres (MUNKRES, 1957). A detecção e o rastreamento foram avaliados quantitativamente e qualitativamente utilizando dados coletados no Campus II da USP de São Carlos, bem como o conjunto de dados KITTI (GEIGER; LENZ; URTASUN, 2012). Os resultados demonstram a eficiência do algoritmo tanto na detecção dos obstáculos como no rastreamento dos mesmos.
- Imprenta:
- Local: São Carlos
- Data de publicação: 2016
- Data da defesa: 30.06.2016
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ABNT
RIDEL, Daniela Alves. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Ridel, D. A. (2016). Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/ -
NLM
Ridel DA. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/ -
Vancouver
Ridel DA. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/
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