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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16279
Título: | Metodologia para controle de semáforos utilizando processamento de imagens para reconhecimento da quantidade de carros |
Autor(es): | Baroni, Rafael Becker |
Orientador(es): | Santos, Max Mauro Dias |
Palavras-chave: | Trânsito - Sinais e sinalização Processamento de imagens Trânsito - Congestionamento Trânsito - Fluxo Traffic signs and signals Image processing Traffic congestion Traffic flow |
Data do documento: | 11-Dez-2018 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Ponta Grossa |
Citação: | BARONI, Rafael Becker. Metodologia para controle de semáforos utilizando processamento de imagens para reconhecimento da quantidade de carros. 2018. 91 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2018. |
Resumo: | A utilização de veículos no cotidiano tem ampliado a cada dia que passa, gerando cada vez maiores dificuldades logísticas no quesito de tempo. Este estudo se relaciona especificamente com a logística interna das cidades na otimização dos tempos de semáforos, pelo uso de câmeras e processamento de imagens por deep learning, junto à utilização de um algoritmo de aprimoramento, onde pode ser verificado aumento na fluidez do tráfego decorrente de uma melhor distribuição dos tempos de semáforo. |
Abstract: | The use of vehicles day by day has been increased every day that passes causing more logistics difficulties in the mean of time. This study relates especially with the internal logistics of the cities in the traffic light time optimization by applying cameras and image processing by deep learning, with the use of an enhancement algorithm, where can be verified the increase of the flows due the better distribution of the traffic light times. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16279 |
Aparece nas coleções: | PG - Engenharia Mecânica |
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