Exportar registro bibliográfico

Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo (2016)

  • Authors:
  • Autor USP: RIDEL, DANIELA ALVES - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SSC
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL; ROBÓTICA; COMPUTAÇÃO MÓVEL
  • Keywords: Cameras; Câmeras; Detecção; Detection; Intelligent vehicles; Rastreamento; Tracking; Veículos inteligentes
  • Language: Português
  • Abstract: 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:
  • Data da defesa: 30.06.2016
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIDEL, Daniela Alves; WOLF, Denis Fernando. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo. 2016.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/ >.
    • APA

      Ridel, D. A., & Wolf, D. F. (2016). Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/
    • NLM

      Ridel DA, Wolf DF. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/
    • Vancouver

      Ridel DA, Wolf DF. Detecção e rastreamento de obstáculos em ambientes urbanos utilizando visão estéreo [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31102016-101654/


Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021