{"id":784,"date":"2018-11-23T16:16:23","date_gmt":"2018-11-23T18:16:23","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=784"},"modified":"2018-11-23T16:23:12","modified_gmt":"2018-11-23T18:23:12","slug":"banca-de-tcc-renata-junges","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-renata-junges\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Renata Junges"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2018\/2)<\/p>\n

Detec\u00e7\u00e3o e Reconhecimento de Sinais de Tr\u00e2nsito em V\u00eddeos Utilizando Processamento Digital de Imagens e Aprendizado de M\u00e1quina
\npor
\nRenata Zottis Junges\n<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador(a))
\nProf. Maur\u00edcio Braga de Paula (coorientador(a))
\nProfa. Diana Francisca Adamatti
\nProf. Guilherme Ribeiro Corr\u00eaa<\/p>\n

Data: 27 de novembro de 2018<\/p>\n

Hora: 10:00<\/p>\n

Local: Audit\u00f3rio Acad\u00eamico<\/p>\n

Resumo do Trabalho:
\nMundialmente a seguran\u00e7a no tr\u00e2nsito \u00e9 uma forte preocupa\u00e7\u00e3o visto que os acidentes de tr\u00e2nsito s\u00e3o uma das principais causas de morte. Nos pa\u00edses de baixa renda as taxas de v\u00edtimas fatais s\u00e3o duas vezes superiores \u00e0s dos pa\u00edses de alta renda. Em 2013, o Brasil foi o terceiro pa\u00eds que mais registrou mortes no tr\u00e2nsito, ultrapassando 46 mil mortes. Neste contexto, sistemas de assist\u00eancia ao motorista (DAS) e ve\u00edculos aut\u00f4nomos s\u00e3o medidas de gest\u00e3o de tr\u00e1fego que visam melhorar a seguran\u00e7a e o fluxo da via. A detec\u00e7\u00e3o e o reconhecimento autom\u00e1tico de sinais de tr\u00e2nsito s\u00e3o importantes tanto para os ve\u00edculos inteligentes quanto para os sistemas DAS. Este trabalho prop\u00f5e um pipeline de t\u00e9cnicas de processamento digital de imagens (PDI) e de aprendizado de m\u00e1quina (AM) para realizar a detec\u00e7\u00e3o e o reconhecimento de sinais de tr\u00e2nsito em v\u00eddeos almejando uma aplica\u00e7\u00e3o para sistemas de tempo real. O escopo desse trabalho est\u00e1 restrito na detec\u00e7\u00e3o das placas de tr\u00e2nsito de formato circular com borda vermelha e ao reconhecimento das placas de proibido ultrapassar, de passagem obrigat\u00f3ria e de limites de velocidade. Para detec\u00e7\u00e3o utiliza-se a segmenta\u00e7\u00e3o pela cor vermelha e a transformada de Hough para encontrar as regi\u00f5es circulares que ser\u00e3o classificadas atrav\u00e9s do algoritmo SVM em placas e n\u00e3o placas. Para o reconhecimento dessas placas utilizam-se as m\u00e1quinas de vetores de suporte (SVM). Para as placas de limite de velocidade utiliza-se a limiariza\u00e7\u00e3o e contornos para segmenta\u00e7\u00e3o dos d\u00edgitos para posterior classifica\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, este trabalho utiliza a coer\u00eancia temporal para melhorar a taxa de acertos da detec\u00e7\u00e3o e do reconhecimento com base nas predi\u00e7\u00f5es anteriores. Foram avaliados diferentes tamanhos para a coer\u00eancia temporal (1, 10, 30 e 60 \u2013 onde o melhor foi o de 10) e na abordagem quadro a quadro atingiu-se acur\u00e1cia de at\u00e9 0,82 para detec\u00e7\u00e3o e 0,94 para o reconhecimento. Al\u00e9m da abordagem quadro a quadro, propos-se a abordagem de quadros aleat\u00f3rios para avaliar a viabilidade da proposta em um sistema de tempo real. Neste teste a acur\u00e1cia da detec\u00e7\u00e3o chegou a 0,81 e a do reconhecimento a 0,96, comprovando a viabilidade dessa aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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