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Método de detecção automática de eixos de caminhões baseado em imagens (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: PANICE, NATÁLIA RIBEIRO - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: STT
  • Subjects: LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; EIXOS; CAMINHÕES
  • Keywords: TRANSFORMADA DE HOUGH; LINGUAGEM PHYTON
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: A presente pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema automático de detecção de eixos de caminhões a partir de imagens. Para isso, são apresentados dois sistemas automáticos: o primeiro para extração de imagens de caminhões a partir de filmagens de tráfego rodoviário feitas em seis locais de uma mesma rodovia situada no Estado de São Paulo, e o segundo, para detecção dos eixos dos caminhões nas imagens. Ambos os sistemas foram fundamentados em conceitos de Processamento de Imagens e Visão Computacional e o desenvolvimento foi feito utilizando programação em linguagem Python e as bibliotecas OpenCV e SciKit. O salvamento automático das imagens de caminhões foi necessário para a construção do banco de imagens utilizado no outro método: a detecção dos eixos dos veículos identificados. Neste estágio foram realizadas a segmentação da imagem do caminhão, a detecção propriamente dita e a classificação dos eixos. Na segmentação dos veículos, utilizou-se as técnicas de limiarização adaptativa seguida de morfologia matemática e em outra ocasião, o descritor de texturas LBP; enquanto na detecção, a Transformada de Hough. Da análise de desempenho desses métodos, a taxa de salvamento das imagens foi 69,2% considerando todos os caminhões que se enquadraram nos frames. Com relação às detecções, a segmentação das imagens dos caminhões feita utilizando limiarização adaptativa com morfologia matemática ofereceu resultados de 57,7% da detecção do total de eixos dos caminhões e 65,6% de falsas detecções. A técnica LBP forneceu, para os mesmos casos, respectivamente, 68,3% e 84,2%. O excesso de detecção foi um ponto negativo dos resultados e pode ser relacionado aos problemas do ambiente externo, geralmente intrínsecos às cenas de tráfego de veículos.Dois fatores que interferiram de maneira significativa foram a iluminação e a movimentação das folhas e galhos das árvores devido ao vento. Desconsiderando esse inconveniente, derivado dos fatores recém citados, as taxas de acerto dos dois tipos de segmentação aumentariam para 90,4% e 93,5%, respectivamente, e as falsas detecções mudariam para 66,5% e 54,7%. Desse modo, os dois sistemas propostos podem ser considerados promissores para o objetivo proposto
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.09.2018
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      PANICE, Natália Ribeiro; CUNHA, André Luiz Barbosa Nunes da. Método de detecção automática de eixos de caminhões baseado em imagens. 2018.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-11122018-213600/pt-br.php >.
    • APA

      Panice, N. R., & Cunha, A. L. B. N. da. (2018). Método de detecção automática de eixos de caminhões baseado em imagens. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-11122018-213600/pt-br.php
    • NLM

      Panice NR, Cunha ALBN da. Método de detecção automática de eixos de caminhões baseado em imagens [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-11122018-213600/pt-br.php
    • Vancouver

      Panice NR, Cunha ALBN da. Método de detecção automática de eixos de caminhões baseado em imagens [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-11122018-213600/pt-br.php

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