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Prévia TCC

Apresentação da defesa de TCC de José Ferreira da Costa Neto
by

José Neto

on 9 January 2013

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Transcript of Prévia TCC

UEFS - Universidade Estadual de Feira de Santana Departamento de Ciências Exatas UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS
CURSO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO
DEFESA DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
ORIENTADOR: DR. CLAUDIO EDUARDO GOES Desenvolvimento de um sistema aferidor de velocidade de veículos utilizando técnicas de Computação Visual JOSÉ FERREIRA DA COSTA NETO Feira de Santana, 09 de Janeiro de 2013 SUMÁRIO CONTEXTUALIZAÇÃO
PROBLEMA
OBJETIVO
JUSTIFICATIVA
MODELO PROPOSTO
RESULTADOS
TRABALHOS FUTUROS
CONSIDERAÇÕES FINAIS CONTEXTUALIZAÇÃO O excesso de velocidade é uma das principais causas de acidentes e mortes no trânsito e é um problema de abrangência mundial. De acordo com a Organização Mundial da Saúde - OMG, os acidentes de trânsito ocupam a nona posição (2,1% - 1,2 milhões) no ranking das causas de mortes no mundo. Fonte: OMS - 2008 Já o Brasil, mata por ano, cerca de 37 mil pessoas e provoca a internação de outras 180 mil, com um impacto de cerca de 34 bilhões de reais. Fonte: Cesvi Brasil - 2008 CONTEXTUALIZAÇÃO PROBLEMA A fiscalização da velocidade dos veículos no trânsito é ineficiente. Boa parte dos condutores apenas diminui a velocidade na aproximação do local fiscalizado e, ao ultrapassá-lo, voltam a desenvolver altas velocidades na via. PROBLEMA Radar 10,3% 14,8% 26,9% 21,8% Porcentagem de veículos infratores nas proximidades do radar OBJETIVO Desenvolver um Sistema de Fiscalização do trânsito através do
controle da velocidade média em um trecho da via. JUSTIFICATIVA Vários países já desenvolveram esse tipo de fiscalização, a exemplo de Reino Unido, Itália, Espanha, Portugal, Áustria, República Tcheca, Polônia e os resultados foram promissores. Na Itália, a mortalidade caiu para 1/4 do que era. JUSTIFICATIVA Em 2012 a Companhia de Engenharia de Tráfego de São Paulo apresentou um estudo de caso sobre a aplicabilidade deste tipo de fiscalização. MODELO PROPOSTO Módulo 1 Detecção do veículo
pela câmera Módulo 2 Reconhecimento
da placa MÓDULO 01 RASTREAMENTO DE OBJETO Rastrear cada "blob" nos frames seguintes.

Utilização de uma matriz de correspondência proposta no trabalho de Senior et. al (2006). MÓDULO 02 LOCALIZAÇÃO DA POSIÇÃO DA PLACA RESULTADOS Subtração de Fundo RESULTADOS OBRIGADO! REFERÊNCIAS OMS (2008). Causes of death 2008. Disponível no endereço http://apps.who.int/gho/data/?vid=10012
Cervi Brasil (2008). Mortalidade decorrente de acidentes de trânsito. Disponível no endereço http://www.cesvibrasil.com.br/seguranca/biblioteca_dados.shtm
LOPES, M. M. B.; JÚNIOR, W. P. Fiscalização eletrônica de velocidade de veículos no trânsito: Caso de niterói. In: XIV CLATPU Congresso Latino-americano Transporte Público e Urbano. [S.l.: s.n.], 2007.
YAMADA, M. G. Impacto dos radares fixos na velocidade e na acidentalidade em trecho da rodovia Washington Luís. Dissertação (Mestrado) — Área de PósGraduação da Escola de Engenharia de São Carlos, da Universidade de São Paulo, 2005
SARNO, C. C. B. et al. Fiscalização da velocidade média em trecho da via. CET- Companhia de Engenharia de Tráfego - São Paulo, 2012. Fonte: Sarno et al, 2012 Fonte: Sarno et al, 2012 Fonte: Sarno et al, 2012 Fonte: Sarno et al, 2012 SUBTRAÇÃO DE FUNDO Conjunto de técnicas para a segmentação de objetos em um vídeo que se baseia na construção de um modelo do fundo. A detecção dos objetos é feita subtraindo o quadro atual com o modelo e cada pixel será considerado objeto se diferir consideravelmente do modelo construído (HIGASHINO, 2006). Foram comparadas quatro técnicas neste trabalho Modelo de fundo estático;

Modelo de fundo adaptativo;

Média temporal;

Diferença temporal; SUBTRAÇÃO DE FUNDO ROTULAGEM DE COMPONENTES CONECTADOS Agrupar as regiões de movimento em "blobs".





Utilizou-se do algoritmo proposto por Chang et. al (2004). Algoritmo de localização da placa por variação tonal proposto por Souza (2000). LOCALIZAÇÃO DA POSIÇÃO DA PLACA Algoritmo de localização da placa por detecção de retângulos proposto por Maldonado (2006). LOCALIZAÇÃO DA POSIÇÃO DA PLACA Algoritmo de localização da placa através de uma abordagem estatística proposta por Martinsky (2007). CORREÇÃO DA INCLINAÇÃO DA PLACA No trabalho de Martinsky (2007) é proposto uma técnica de correção usando a Transforma de Hough. SEGMENTAÇÃO DOS CARACTERES A segmentação dos caracteres foi feita atráves da localização dos espaços existentes entre eles. RECONHECIMENTO DOS CARACTERES Extração das características do caractere a ser reconhecido.






Cálculo da distância euclidiana dessas caracteríticas e comparação com os padrões de cada caractere. Diferença Temporal Modelo Estático Média Temporal Modelo de Fundo Adaptativo RESULTADOS Subtração de Fundo Tempo de processamento de um frame RESULTADOS Rastreamento de objetos RESULTADOS Rastreamento de objetos Estudo de Caso feito em 2012 pela CET-SP Tipo de infração cometida pelos condutores no estudo de caso Etapas do módulo 01 Etapas do módulo 02 Comparação entre as técnicas de localização da placa RESULTADOS Localização da placa Teste realizado com 50 imagens RESULTADOS Segmentação dos caracteres Dentre os 350 caracteres existentes nas 50 placas, somente 172 foram segmentados corretamente. Apenas 7 placas tiveram seus caracteres corretamente segmentados. RESULTADOS Reconhecimento dos caracteres Dentre os 49 caracteres extraidos na etapa anterior, 40 padrões foram reconhecidos corretamente (81% de acerto). Entretanto, somente uma placa foi totalmente reconhecida. RESULTADOS Reconhecimento em imagens de veículos estáticos Teste realizado com 20 imagens RESULTADOS Reconhecimento em imagens de veículos estáticos Em relação a segmentação dos caracteres, 13 placas tiveram todos os caracteres segmentados corretamente; em 4 placas ficaram faltando um caractere da placa e em 3 placas um dos caracteres foi dividido em dois.

Da etapa anterior foram segmentados corretamente 116 caracteres, destes, 93 foram reconhecidos corretamente( taxa de acerto de 80%).

Houve um acerto de todos os caracteres em 7 placas (54%) TRABALHOS FUTUROS Realização de novos testes utilizando-se de câmeras profissionais.


Desenvolvimento de um módulo de gerenciamento das informações.


Elaboração de um estudo de caso para avaliar o impacto da fiscalização por velocidade média nas vias brasileiras. CONSIDERAÇÕES FINAIS Pesquisa sobre a fiscalização da velocidade dos veículos em uma via.

Comparação entre técnicas de subtração de fundo para detecção de movimento.

Comparação entre técnicas de localização de uma placa de veículo em uma imagem.

Desenvolvimento de um software que detecta, faz o rastreamento de um veículo registrando sua imagem, e em seguida, localizando e reconhecendo os caracteres presentes na placa. Testes em diferentes condições de iluminação 01/34 02/34 03/34 04/34 05/34 06/34 07/34 08/34 09/34 10/34 11/34 12/34 13/34 14/34 15/34 16/34 17/34 18/34 19/34 20/34 21/34 22/34 23/34 24/34 25/34 26/34 27/34 28/34 29/34 30/34 31/34 32/34 33/34 34/34 Evolução da frota, população e causas de mortes no Brasil Lopes e Junior (2007) demonstraram a relação entre o número e gravidade dos acidentes de trânsito com o excesso de velocidade:

Maior dificuldade de controlar o veículo;

Menor tempo de reação para realizar manobras;

Menor campo de visão, dificultando a tomada de decisões;

Acidentes com impactos maiores; Estudo feito por Yamada (2005) apresentou estatísticas sobre a abrangência espacial dos radares. distância do radar Software desenvolvido nas linguagens C++ e Java; Testes realizados com vídeos gravados com resolução de 1920x1080 e taxa de atualização de 30FPS. Uso das bibliotecas
OPENCV, BGS-Library, cvBlob;
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