Desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamentode veículos para análise de anomalias de tráfego em rodovias utilizando estruturas espaciais e temporais por meio de Visão Computacional (2023)
- Authors:
- Autor USP: REYNA, ANA ROSALIA HUAMAN - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-05032024-155020
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; SISTEMAS DE TRANSPORTES; CIDADES INTELIGENTES; REDES DE COMPUTADORES
- Keywords: Anomaly detection; Computer vision; Detecção de anomalias; Rastreamento de veículos; Vehicle tracking
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Atualmente, existem sistemas de visão computacional que nos auxiliam em tarefas que seriam maçantes para o ser humano, como vigilância e rastreamento de veículos. Uma parte essencial desta análise é identificar anomalias de tráfego. Uma anomalia nos diz que algo incomum aconteceu, neste caso, na rodovia. Este projeto tem como objetivo modelar a detecção e o rastreamento de veículos usando visão computacional para detectar anomalias de tráfego nas estradas. Para o desenvolvimento deste trabalho, seguimos as etapas de detecção, rastreamento e análise de tráfego: a detecção de veículos a partir de vídeos de tráfego urbano, o rastreamento de veículos utilizando um gráfico bipartido e o algoritmo Convex Hull para delimitar áreas móveis. Finalmente, para detecção de anomalias, utilizamos duas estruturas de dados para detectar o início e o fim da anomalia. A primeira é o QuadTree, que agrupa veículos que ficam muito tempo parados na estrada. A segunda abordagem trata de veículos que estão obstruídos. Os resultados experimentais mostram que nosso método é aceitável no conjunto de testes Track 4, com uma pontuação F1 de 85,7% e um erro quadrático médio de 25,432 segundos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 07.12.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
REYNA, Ana Rosalia Huaman. Desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamentode veículos para análise de anomalias de tráfego em rodovias utilizando estruturas espaciais e temporais por meio de Visão Computacional. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05032024-155020/. Acesso em: 10 jun. 2024. -
APA
Reyna, A. R. H. (2023). Desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamentode veículos para análise de anomalias de tráfego em rodovias utilizando estruturas espaciais e temporais por meio de Visão Computacional (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05032024-155020/ -
NLM
Reyna ARH. Desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamentode veículos para análise de anomalias de tráfego em rodovias utilizando estruturas espaciais e temporais por meio de Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05032024-155020/ -
Vancouver
Reyna ARH. Desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamentode veículos para análise de anomalias de tráfego em rodovias utilizando estruturas espaciais e temporais por meio de Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05032024-155020/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-05032024-155020 (Fonte: oaDOI API)
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