Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Computação, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Marise Leite (marise_mg@yahoo.com.br) on 2016-04-25T14:29:58Z
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Previous issue date: 2015 / A quantidade de veículos que transitam pelas vias urbanas têm crescido constantemente fazendo com que o controle de tráfego se torne uma tarefa cada vez mais complicada. Os órgãos governamentais se vêem obrigados a adotar políticas de controle mais rígidas como, por exemplo, a implantação de sistemas de rodízio onde somente os veículos que se enquadram em categorias pre-estabelecidas podem trafegar em determinados dias e horários. A determinação de quais vias necessitam de intervenção pode ser uma tarefa
bastante difícil e demorada quando feita de forma manual, já que a quantidade de vias e de veículos presentes em uma cidade é grande. Considerando este cenário, técnicas automatizadas de determinação de origem-destino e contagem de veículos podem ser de grande auxílio para o controle de tráfego urbano. Este trabalho propõe uma melhoria nos algoritmos de determinação de origem-destino de veículos tradicionais através da construção de técnicas que minimizam a ocorrência de erros de segmentação e rastreio de objetos. A performance do framework construído foi avaliada através do uso de duas bases de dados de vídeo, sendo uma delas de domínio público e outra obtida através de uma câmera de controle de tráfego instalada em um cruzamento de uma capital brasileira. Os resultados obtidos com as melhorias desenvolvidas apresentaram um ganho em relação aos resultados obtidos com o uso do algoritmo tradicional usado como baseline. ______________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: The number of vehicles passing through the city streets has grown. For this reason traffic control becomes an increasingly dificult task. Government agencies are forced to adopt more strict control policies such as, for example, the implementation of systems where only a group of vehicles within an established category can travel on certain days and schedules. On the other hand, determining which roads need intervention can be a di cult and a time consuming task when done manually, since the number of routes and
vehicles present in a city is high. Considering this scenario, techniques for automated determination of origin, destination and vehicle counting can be very helpful in order to control city tra c. This thesis proposes an improvement for the problem of vehicles origin-destination determination by developing techniques that minimize the occurrence of errors in objects segmentation and tracking. The performance of the developed framework was evaluated by using two distinct video databases, one of public domain and another captured through a camera installed at an intersection in a Brazilian capital city. The results obtained with the developed improvements presented an important gain when compared to results obtained using the traditional algorithm, which was considered as baseline.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/6443 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Mendes, Jean Carlo |
| Contributors | Mershmann, Luiz Henrique Campos, Medeiros, Fátima Neusizeuma Sombra de, Pereira Júnior, Álvaro Rodrigues, Bianchi, Andrea Gomes Campos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFOP, instname:Universidade Federal de Ouro Preto, instacron:UFOP |
| Rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor, 04/03/2016, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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