Detecção de avanço de semáforo vermelho utilizando câmera embarcada em veículos automotores/[recurso eletrônico]/Rafael Henrique Brasil ; orientador: Alexei Manso Correa Machado
| Autor: | Brasil, Rafael Henrique |
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| Přispěvatelé: | Machado, Alexei Manso Corrêa Orientador, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Instituição |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_MINAS Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC MINAS) instacron:PUC_MINS |
| Popis: | Dissertação (Mestrado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrica. Bibliografia: f. 46-47 O avanço de semáforo vermelho é uma infração muito comum. Atualmente o avanço de semáforos vermelhos é feito com sensores fixados na via. Contudo, em cidades como Belo Horizonte, uma pequena porcentagem dos semáforos são equipados com tais sensores. Por esse motivo, este trabalho propõe que a detecção de avanço de semáforo vermelho seja feita a partir de um sistema composto por uma câmera e um computador embarcados no veículo. Um algoritmo também é proposto para processar os videos gravados pela câmera e um protótipo foi implementado. O sistema captura imagens coloridas, utiliza filtro de média, erosão e dilatação para reduzir ruídos e busca por semáforos com a luz vermelha acesa com a imagem no espaço HSV. Detectado um semáforo vermelho, ele é rastreado usando Camshift.O objetivo do protótipo é monitorar veículos de trabalho, já que não aparenta ser atrativo para veículos pessoais de passeio. Além disso, não há qualquer intervenção ativa na condução, agindo em caráter meramente educativo.Trabalhos relacionados já lidam com detecção e reconhecimento de semáforos com câmera embarcada. Também há trabalhos que detetam avanço de semáforo vermelho com visão computacional, mas nenhum trabalho encontrado une as duas técnicas, propondo a detecção de avanço de samáforo com a câmera embutida no veículo.Testes são realizados com vídeos previamente gravados nas ruas de Belo Horizonte e com um vídeo de benchmark utilizando o protótipo implementado. Os resultados são comparados com base no tempo de execução, na exatidão e na taxa de erros.Com o vídeo na sua taxa de quadros original, o tempo de processamento demorou mais que a duração do vídeo. Porém, o processamento do vídeo em 5fps levou aproximadamente 1 minuto para cada 6 minutos do vídeo gravado. Para o vídeo de Belo Horizonte, taxa de acertos ficou superior a 95,8% durante o dia e acima de 93,7% para o vídeo noturno. Já no vídeo de benchmark, a taxa de acerto limitou-se a 64%, ainda sendo um valor aceitável.A principal contribuição consiste na nova forma de detectar os avanços mesmo nos semáforos sem detectores, dado que não foram encontrados trabalhos que utilizam o mesmo princípio. Palavras chaves: Avanço de semáforo. Avanço de sinal. Semáforo vermelho. The red traffic light advance is a very common traffic viollation. Nowadays, vehicles running red traffic lights is detected by sensors fixed on the streets. However, in cities like Belo Horizonte a very small percentage of all traffic lights are equipped with such sensors. For this reason, this work proposes a red light runner detection to be performed by a system that consists of a camera and a computer embedded in the vehicle. An algorithm is also proposed to process the recorded videos and a prototype was implemented. The system captures colored images, applies mean filter, erosion and dilation to reduce noises and searches for traffic lights with the red light on using the HSV color space. Once the light is detected, it's tracked using Camshift.The prototype's goal is to monitor work vehicles since it's not attractive to ride cars. Also there is no intervention in driving, acting only in a educational way.Related works already deal with detection of traffic lights with embedded camera. There are also works that detect traffic light runners using Computer Vision, but none of them use both tecniques together to propose a traffic light runner detection using embedded camera in the car.Tests are performed with videos recorded in the streets of Belo Horizonte and in a benchmark video using the implemented prototype. The results are compared based in execution time, accuracy and errors rate. With the video in it's original frame rate, the time took to process was longer than the video duration. However, the video processing in 5fps took about one minute for every 6 minutes processed from the recorded video. The hit rate for the video from Belo Horizonte is above 95.8% in daytime and above 93.7% over night. For the benchmark video the hit rate is limited to 64%, but it's still acceptable.The main contribution is the new way to detect advances even at traffic lights without detectors since there were no works found that use the same principle. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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