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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9229| Título: | Detecção e rastreamento de ciclistas em vias públicas por meio de técnicas de visão computacional |
| Título(s) alternativo(s): | Detecting and tracking bicycles in public roads with computacional vision techniques |
| Autor(es): | Rosa, Israel Laurensi Guimarães, Rafael José Tozzi, Vítor de Oliveira |
| Orientador(es): | Nassu, Bogdan Tomoyuki |
| Palavras-chave: | Ciclistas Imagens de sensoriamento remoto Bicicletas Aprendizado do computador Imagens como recursos de informação Cyclists Remote-sensing images Bicycles Machine learning Pictures as information resources |
| Data do documento: | 6-Dez-2016 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | ROSA, Israel Laurensi; GUIMARÃES, Rafael José; TOZZI, Vítor de Oliveira. Detecção e rastreamento de ciclistas em vias públicas por meio de técnicas de visão computacional. 2016. 59 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016. |
| Resumo: | A utilização de bicicletas como meio de transporte vem chamando a atenção de cidades que buscam disponibilizar maneiras para que os ciclistas possam trafegar em segurança, em troca da utilização de um meio de transporte saudável e uma redução na emissão de poluentes produzidos por veículos motorizados. Diante disso, uma solução computacional foi desenvolvida com o objetivo de realizar uma análise quantitativa dos ciclistas que utilizam as vias públicas registradas em um vídeo, assim como uma discussão sobre os obstáculos encontrados no rastreamento e detecção destes ciclistas. A detecção e rastreamento dos ciclistas se faz pela diferença de frames, rastreamento de cantos e vetores de movimento para buscar a correspondência dos componentes conexos encontrados entre os frames. A classificação é realizada por aprendizado de máquina (SVM), previamente treinada com imagens extraídas dos vídeos, utilizando uma versão modificada do algoritmo SIFT como descritor destas imagens. Os resultados obtidos foram medianos em relação a contagem e descrição dos ciclistas e as dificuldades encontradas foram expostas na avaliação do protótipo. |
| Abstract: | The use of bicycles as a means of transport has attracted the attention of cities searching to provide ways for cyclists to travel safely in exchange for the use of a healthy means of transport and a reduction in the emission of pollutants produced by motor vehicles. For this, we developed a solution with the objective of performing a quantitative analysis of the cyclists using the public roads recorded in a video, as well as a discussion about the obstacles encountered in the tracking and detection of these cyclists. Detecting and tracking cyclists is done by the difference of frames, tracking of corners and motion vectors to search matching of related components found between the frames. The classification is performed by machine learning (SVM), which was previously trained with images extracted from the videos, using a modified version of the SIFT algorithm as descriptor of these images. The results obtained were medium in relation to the counting and description of the cyclists and the difficulties encountered were exposed in the evaluation of the prototype. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9229 |
| Aparece nas coleções: | CT - Sistemas de Informação |
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