Esta dissertação tem como objetivo estudar um método para estimar a velocidade de veículos ferroviários usando processamento de vídeo. O sistema proposto consiste na utilização de câmeras ao longo das vias férreas que permitam não só o monitoramento do tráfego ferroviário, mas cujo vídeo captado possa ser utilizado para a obtenção de estimativas para a velocidade instantânea dos trens que por ela trafegam. Tal sistema seria utilizado independentemente dos sistemas de controle já utilizados pela operadora do sistema ferroviário, permitindo que os controladores possam ter uma segunda análise no caso de falha da primeira, assim como um modelo que permita avaliar a velocidade instantânea do veículo ferroviário ao longo do percurso. Os algoritmos de rastreamento empregados para esse fim abordaram diferentes métodos. Confrontaram-se os resultados obtidos com os algoritmos propostos com os dados empíricos de forma a determinar aquele com melhor resposta dada as características do sistema. O algoritmo que apresentou os melhores resultados emprega um único bloco de referência para todos os quadros comparados. A métrica de similaridade responsável por determinar quais blocos são mais ou menos similares dentro do universo de busca estipulado é a soma de diferenças absolutas (SAD, Sum of Absolute Differences). O tempo de processamento requerido por cada um dos métodos de rastreamento estudados também foi considerado nas avaliações de resultados apresentadas. Uma comparação realizada entre as velocidades coletadas e aquelas informadas pelo sistema de controle mostraram que os resultados obtidos com o sistema atual, utilizando a sinalização apenas por circuito de via apresenta resultados pouco confiáveis com erros bastante significativos. Os resultados obtidos com o sistema proposto apresentaram erros menores quando comparados àqueles obtidos pelo sistema vigente, apresentando-se assim como uma solução viável e de baixo custo quando comparada às técnicas atualmente empregadas para a medida de velocidade de trens. / This dissertation aims to study a method of estimating the speed of railway vehicles using video processing. The proposed system uses cameras disposed alongside railways to monitor traffic as well as estimate train speeds. Such a system would allow the machinist to have a backup control system, regardless of the control systems already used by the operator of the rail system. In this dissertation, tracking algorithms with different methods are discussed. By comparing results obtained with the proposed algorithm and results from empirical data, it was possible to determine the one that best provided the desired results given the characteristics of the system. The algorithm which presented the best results was the one that employs a single block for all reference frames compared. The metric of similarity used for determining which blocks are most similar within the searched universe is the sum of absolute differences (SAD). The processing time required by each of the screening methods studied was also considered in assessing the results presented. A comparison between the rates collected and those informed by the control system showed that the results obtained with the current system, which only uses the signal track circuit, provides unreliable results with very significant errors. The results obtained with the proposed system had errors smaller than those obtained with the current system, suggesting the proposed system is viable and cost-effective compared to currently employed techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:BDTD_UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:2113 |
| Date | 05 August 2011 |
| Creators | Evelyn da Silva Viana |
| Contributors | Lisandro Lovisolo, Karla Tereza Figueiredo Leite, Maria Luiza Fernandes Velloso, Alexandre Gomes Ciancio |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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