Orientador: Cassio Eduardo Lima de Paiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo / Made available in DSpace on 2018-08-21T11:29:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pestana_FernandoAugustoBaptistini_D.pdf: 7431865 bytes, checksum: 756c064e760b74577c3323d4eb32af83 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A sinalização horizontal realizada com tintas é utilizada na grande maioria dos municípios brasileiros, os quais, devido às exigências do Código de Trânsito Brasileiro devem possuir organismo próprio para o gerenciamento do trânsito em sua circunscrição. Os municípios brasileiros, principalmente aqueles de médio e pequeno porte, não possuem equipe técnica especializada nem tampouco ferramentas adequadas para a realização do correto gerenciamento da sinalização horizontal urbana. Este trabalho apresenta uma análise geral do quesito durabilidade da sinalização horizontal, abordando o cenário internacional e o nacional; apresenta os critérios utilizados por diversos organismos rodoviários e instituições nacionais e internacionais, bem como pesquisas científicas atuais sobre o quesito durabilidade da sinalização. Em função das informações levantadas, foi proposto e avaliado um método visual para análise do desgaste da sinalização urbana. Apresenta o estudo de um caso real de controle de durabilidade de sinalização urbana a partir do método proposto, em alguns locais do município de Sumaré - SP / Abstract: Pavement markings are used in most of the Brazilian cities, which, due to the demands of the Brazilian Traffic Code need to have their own agencies for traffic management. The cities, especially those which are medium and small in size, do not have adequate technical experts and appropriate tools to manage the urban pavement markings correctly. The aim of this thesis is to present an overview of pavement markings durability, addressing the national and international scene. The first part of the research was the analysis of the different criteria used by various road agencies, national and international institutions, as well as updated scientific research on durability of pavement markings. According to the information gathered, it was proposed and evaluated a visual method for the analysis of the worn down pavement markings. This study presents a real case-control durability of urban pavement markings with paints from the proposed visual method in some places of Sumaré - SP city / Doutorado / Edificações / Doutor em Engenharia Civil

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cayo Magno da Cruz Fontana.pdf: 2930206 bytes, checksum: d91d48565941ee15a360dd464f84681f (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A tarefa de detectar e reconhecer placas de trânsito, em ambientes reais, tem sido amplamente pesquisada nos últimos anos. Recentemente, a quantidade de veículos nas vias urbanas tem crescido exponencialmente. Grandes problemas nestas vias surgiram como consequência deste crescimento. Dados estatísticos da Organização das Nações Unidas (ONU) apontam acidentes de trânsito como uma das principais causas de mortes no planeta. Com o objetivo de auxiliar os condutores na tarefa de detectar e reconhecer placas de trânsito para alertá-los sobre possíveis alterações nas vias, ou até mesmo atuar no controle do carro, apresentaremos nesta dissertação uma abordagem biologicamente inspirada para a detecção de placas de trânsito com base em uma Rede Neural Sem Peso com Generalização Virtual da Memória de Acesso Randômico (Virtual Generalizing Random Access Memory Weightless Neural Network VG-RAM WNN). Redes Neurais sem Peso (RNSP) baseadas em neurônios VG-RAM apresentam um conjunto de eficientes funcionalidades para o aprendizado de máquina, oferecendo uma implementação simples, com treinos e testes rápidos. A arquitetura da nossa RNSP VG-RAM modela o movimento sacádicos dos olhos, e as transformações sofridas pelas imagens capturadas pela retina dos olhos para o colículo superior no cérebro dos mamíferos. Nós avaliamos o desempenho do nosso sistema na detecção de placas de trânsito utilizando como referência um conjunto de placas de trânsito de origem alemã (GTSDB). Utilizando apenas 12 imagens de placas de trânsito para a etapa de treinamento, nosso sistema foi classificado na 16ª posição, em um total de 53 métodos submetidos entre as 18 equipes participantes, para a detecção de placas de trânsito alemão na categoria proibitiva, na Competição Alemã de Placas de Trânsito, etapa do IJCNN 2013. Os resultados experimentais evidenciaram que nossa abordagem é capaz de detectar uma grande variedade de placas de trânsito, de forma confiável e eficiente, utilizando apenas algumas amostras para o treinamento / The task of detecting and recognizing road signs in real environments have been widely researched in recent years. Recently, the number of vehicles on urban roads has grown exponentially. Big problems in these pathways have emerged a result of this growth. Statistics of the United Nations (UN), points traffic accidents as a leading cause of death in the world. With the aim of assisting drivers in the task of detecting and recognizing road signs to alert them about possible changes in the way, or even act to control the car, we present in this dissertation a biologically inspired approach to detect traffic signs based on a Virtual Generalizing Random Access Memory Weightless Neural Networks - VG-RAM WNN. VG-RAM WNN are effective machine learning tools that offer simple implementation and fast training and test. Our VG-RAM WNN architecture models the saccadic eye movement system and the transformations suffered by the images captured by the eyes from the retina to the superior colliculus in the mammalian brain. We evaluated the performance of our VG-RAM WNN system on traffic sign detection using the German Traffic Sign Detection Benchmark (GTSDB). Using only 12 traffic sign images for training, our system was ranked in the 16th position, in the total 53 methods submitted among 18 teams, for the prohibitory category in the German Traffic Sign Detection Competition, part of the IJCNN 2013. Our experimental results showed that our approach is capable of reliably and efficiently detect a large variety of traffic sign categories using a few training samples