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Identificação automática do comportamento do tráfego a partir de imagens de vídeo (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: MARCOMINI, LEANDRO ARAB - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: STT
  • Subjects: TRÁFEGO RODOVIÁRIO; LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO; COMPUTAÇÃO APLICADA; IMAGEM DIGITAL
  • Keywords: BACKGROUND (REMOÇÃO E MODELAGEM); FEATURES (RASTREAMENTO)
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho tem por objetivo propor um sistema computacional automático capaz de identificar, a partir de imagens de vídeos, o comportamento do tráfego veicular rodoviário. Todos os códigos gerados foram escritos em Python, com o uso da biblioteca OpenCV. O primeiro passo do sistema proposto foi remover o background do frame do vídeo. Para isso, foram testados três métodos disponíveis no OpenCV, com métricas baseadas em uma Matriz de Contingência. O MOG2 foi escolhido como melhor método, processando 64 FPS, com mais de 95% de taxa de exatidão. O segundo passo do sistema envolveu detectar, rastrear e agrupar features dos veículos em movimento. Para isso, foi usado o algoritmo de Shi-Tomasi, junto com funções de fluxo ótico para o rastreamento. No agrupamento, usou-se a distância entre os pixels e as velocidades relativas de cada feature. No passo final, foram extraídos tanto as informações microscópicas quanto as informações macroscópicas em arquivos de relatório. Os arquivos têm padrões definidos, salvos em CSV. Também foi gerado, em tempo de execução, um diagrama espaço-tempo. Desse diagrama, é possível extrair informações importantes para as operações de sistemas de transportes. A contagem e a velocidade dos veículos foram usadas para validar as informações extraídas, comparadas a métodos tradicionais de coletas. Na contagem, o erro médio em todos os vídeos foi de 12,8%. Na velocidade, o erro ficou em tomo de 9,9%
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.08.2018
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      MARCOMINI, Leandro Arab. Identificação automática do comportamento do tráfego a partir de imagens de vídeo. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-01102018-102649/. Acesso em: 19 abr. 2024.
    • APA

      Marcomini, L. A. (2018). Identificação automática do comportamento do tráfego a partir de imagens de vídeo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-01102018-102649/
    • NLM

      Marcomini LA. Identificação automática do comportamento do tráfego a partir de imagens de vídeo [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-01102018-102649/
    • Vancouver

      Marcomini LA. Identificação automática do comportamento do tráfego a partir de imagens de vídeo [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-01102018-102649/


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