UMA METODOLOGIA PARA DETECÇÃO DE SINAIS DE TRÂNSITO EM VÍDEO

Autores

  • Antonio Carlos Paes Nascimento UNOESTE
  • Francisco Assis da Silva FIPP/UNOESTE
  • Mário Augusto Pazoti Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Danillo Roberto Pereira Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
  • Almir Olivette Artero UNESP
  • Marco Antonio Piteri UNESP

Palavras-chave:

Detecção de Sinais de Trânsito, AdaBoost, Tempo Real

Resumo

Neste trabalho é realizada a detecção de placas de sinalização de trânsito utilizando frames de vídeo de alta resolução, não importando toda a informação do sinal impressa na placa. São buscadas placas considerando apenas as informações como bordas, círculos vermelhos com ou sem as linhas diagonais que representam proibição, placas com fundo amarelo, e placas com fundo vermelho. O método utilizado para realizar a detecção é o método proposto por Viola e Jones (2001), com um treinamento específico para sinais de trânsito. Para alcançar bons resultados, foram realizadas avaliações de cores no espaço de cor HSV para eliminar regiões que não contêm placas, e com isso diminuir a taxa de falsos positivos durante o processo de detecção. Os resultados obtidos com os experimentos realizados mostram que é possível realizar a detecção de placas de trânsito de vários formatos, em um tempo de processamento aceitável para uma aplicação em tempo real.

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Biografia do Autor

  • Francisco Assis da Silva, FIPP/UNOESTE
    Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste Paulista (1998), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002) e doutorado em Ciências, programa de Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor titular da Universidade do Oeste Paulista.

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Publicado

2015-01-26

Edição

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

UMA METODOLOGIA PARA DETECÇÃO DE SINAIS DE TRÂNSITO EM VÍDEO. (2015). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 6(3), 26-44. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1097

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