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IDENTIFICA??O E CLASSIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV

Oliveira J?nior, Francisco Alves de 23 November 2016 (has links)
Submitted by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T18:41:52Z No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) / Approved for entry into archive by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T18:43:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-23T18:43:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) Previous issue date: 2016-11-23 / Acidentes de tr?nsito podem ser fatais, causando a morte ou invalidez de motoristas e pedestres. Desta forma, muitos pesquisadores est?o desenvolvendo meios para deixar os ve?culos mais seguros, atrav?s do uso de sistemas de apoio ? condu??o que auxiliem os motoristas nas mais diversas situa??es no tr?nsito. O objetivo deste trabalho ? propor um sistema para detec??o e classifica??o de linhas de sinaliza??o horizontais em autovias. Sistemas deste tipo podem ajudar a diminuir a quantidade de acidentes de tr?nsito, auxiliando o condutor do ve?culo a permanecer em sua faixa e realizar ultrapassagens apenas em locais permitidos. As imagens das autovias, capturadas por uma c?mera fixada ao para-brisa no interior do ve?culo, s?o analisadas quadro a quadro em tempo real. O sistema proposto foi desenvolvido na linguagem de programa??o C++, utilizando a biblioteca OpenCV, de c?digo aberto, amplamente empregada em vis?o computacional. Dentre outras t?cnicas, utilizou-se o detector de bordas de Canny e a Transformada Probabil?stica de Hough para identifica??o de segmentos de reta. Adicionalmente, foram desenvolvidos m?todos geom?tricos para otimiza??o e elimina??o de segmentos desnecess?rios e um algoritmo para estima??o do ponto de fuga, o qual auxilia na identifica??o dos segmentos mais relevantes para o sistema. Foram realizados sete experimentos apresentando diferentes n?veis de dificuldade. Acur?cias na faixa de valores de 86,58% a 100% foram alcan?adas. Em m?dia, os experimentos obtiveram uma acur?cia de 94,56% na classifica??o dos diferentes tipos de sinaliza??es horizontais.

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