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Reconhecimento automático de sinalização vertical de trânsito a partir de dados vídeo de um sistema de mapeamento móvel

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Resumo:Este trabalho consiste no estudo e desenvolvimento de um método de Reconhecimento Automático de Sinalização Vertical de Trânsito (RASVT), nomeadamente da sinalização de perigo e alguma da sinalização de regulamentação (cedência de passagem, proibição e obrigação), toda de cor vermelha ou azul. O ponto de partida para o seu desenvolvimento são os dados vídeo de um Sistema de Mapeamento Móvel, obtidos em condições reais (não controladas). A metodologia desenvolvida de reconhecimento de sinalização vertical de trânsito funciona em modo pós-aquisição, ou seja, após aquisição e processamento dos dados vídeo em bruto (raw) e dos dados de posicionamento (GPS e IMU). O método desenvolvido é constituído por três fases. A fase de detecção, que consiste em detectar Regiões de Interesse da imagem (RdI) que possam conter sinalização. Esta detecção é feita utilizando um processo de segmentação por cor (vermelha e azul) e utilizando cinco critérios de selecção: dimensões da RdI, rácio altura-comprimento da RdI, proximidade da RdI aos limites da imagem, posicionamento relativo entre o centróide da RdI e centróide da área segmentada e rácio de preenchimento da RdI. A fase de classificação, que tem por base as RdI obtidas na fase anterior e consiste no reconhecimento da forma geométrica de cada região, bem como na agregação, por classes, de cada uma dessas RdI analisadas. As classes utilizadas baseiam-se na cor e forma geométrica. A fase de reconhecimento, consiste na identificação da sinalização que tenha sido detectada e classificada e baseia-se na correspondência dos pictogramas presentes nos sinais. Através de um processo de segmentação por cor é extraído o pictograma para de seguida ser feito o seu reconhecimento, através da correspondência entre o pictograma extraído e pictogramas template. Esta correspondência é realizada utilizando a correlação simples. A fase de detecção apresentou uma taxa de sucesso de 32 % (que excluindo os resultados falsos positivos, apresenta uma taxa de sucesso de 89 %), a fase de classificação teve uma taxa de sucesso de 93 % e a fase de reconhecimento teve uma taxa de sucesso de 91 %. A taxa de sucesso global obtido pelo método RASVT implementado é de 81 %, ou seja, da sinalização presente na amostra analisada, 81 % foi correctamente detectada, classificada e reconhecida.
Autores principais:Santos, Francisco Miguel Pontes dos
Assunto:Reconhecimento automático Sinalização vertical de trânsito Segmentação de imagens Teses de mestrado - 2013
Ano:2013
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

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