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Previous issue date: 2017-07-31 / Alguns dos maiores problemas nas grandes cidades est?o relacionados com a mobilidade
urbana. Problemas como congestionamentos e acidentes impactam diretamente, de modo
negativo na sociedade, e s?o muitas vezes atribu?dos ? falta de planejamento urbano por
parte dos governantes, ? falta de pol?ticas p?blicas e projetos de pesquisa que proporcionem
uma solu??o, mesmo que de forma parcial, ao problema. Estas projetos de pesquisa
dependem de dados que devem ser coletados in loco nas principais avenidas e ruas da
cidade, hoje realizado de forma manual atrav?s da observa??o de imagens geradas por
c?meras de CFTV (Circuito Fechado de TV), principal meio de vigil?ncia no tr?nsito.
Assim, surge a necessidade de uma solu??o que seja capaz de automatizar a coleta destes
dados de forma a reduzir custos com pessoal, otimizar o trabalho e reduzir, tamb?m, erros
oriundos deste tipo de opera??o. Desta forma, propomos um m?todo capaz de coletar estes
dados de forma autom?tica, em tempo real, utilizando estas imagens de v?deos para subsidiar
pesquisas e detectar poss?veis a??es no tr?nsito. Nosso m?todo consiste em um fluxo
sequencial de atividades o qual submetemos as imagens. Primeiro, utilizamos segmenta??o
por movimento para detectar objetos em movimento. Em seguida, aplicamos, em
cada objeto segmentado, uma adapta??o do m?todo de Viola-Jones para refinar a busca
na detec??o de ve?culos, classificando-os. Nesta etapa, tratamos situa??es de oclus?o, fen?meno
comum de sobreposi??o de objetos que interfere diretamente nos resultados, e, por
fim, aplicamos o m?todo de Senior para rastreamento de cada ve?culo classificado a fim
de obtermos dados relevantes do tr?fego, inicialmente a dire??o, velocidade e intensidade
do fluxo. Submetemos alguns v?deos coletados em uma avenida de grande circula??o a
fim de testarmos nosso m?todo. Como resultado, constru?mos um modelo eficiente e com
custo computacional baixo capaz de tratar situa??es de oclus?o sob diferentes condi??es
de ilumina??o, sendo esta a principal contribui??o deste trabalho. / Some of the major problems in large cities are related to urban mobility. Problems such
as traffic jams and vehicle accidents directly impact society in a negative way, and are
usually attributed to lack of urban planning from governments, the lack of public policies
or research projects aimed at solving this problems, even if partially. These researche
projects depend on data that must be collected in loco on the main avenues and streets
of the city, that are now performed manually through the observation of images captured
by CCTV cameras (Closed Circuit TV), the main means of traffic surveillance in the
city. Thus, there is a need for a solution that is able to automaticaly collect these data
in order to reduce costs with personnel, optimize the work and also reduce errors that
arise from this operation. In this way, we propose a method capable of collecting this data
automatically, in real time, using these video images to support the researche projects
and explore possible actions in traffic management. Our method consists of a continuous
flow of activities that use the collected images. First, it uses motion segmentation to
detect moving objects. Then, we apply, in each segmented object, an adaptation of the
Viola-Jones method to refine the search in the detection of vehicles, classifying them. In
this step, we deal with occlusion situations, a common phenomenon of objects overlapping
that directly interfere on results. Finally, we apply the Senior method to track each vehicle
in order to obtain relevant traffic data, initially direction, speed and intensity of flow. We
submit some videos collected on a large avenue to test our method. As a result, we
construct an efficient model with low computational cost capable of handling situations
of occlusion in distincts lighting conditions, which is the main contribution of this work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24211 |
| Date | 31 July 2017 |
| Creators | Silva, Luiz Fernando Virginio da |
| Contributors | 79228860472, Canuto, Anne Magaly de Paula, 66487099449, Fontes, Aluisio Igor Rego, 07409636432, Carvalho, Bruno Motta de |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM SISTEMAS E COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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