Mapeamento, Detecção e Reconhecimento de Semáforos
Identificando semáforos em imagens capturadas pela IARA
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A segurança durante a condução é um tema de pesquisa muito importante para a indústria automotiva. Uma das tecnologias que podem tornar os carros mais seguros para dirigir é a de detecção automática da presença e o reconhecimento automático do estado de semáforos. Em situações do mundo real, dada à variação de aparência substancial, por exemplo, devido a diferentes condições de luz, clima, mudanças de ponto de vista, formatos diferentes, falta de padronização, o envelhecimento do semáforo e até deformações, métodos robustos são necessários. Neste trabalho investig...
A segurança durante a condução é um tema de pesquisa muito importante para a indústria automotiva. Uma das tecnologias que podem tornar os carros mais seguros para dirigir é a de detecção automática da presença e o reconhecimento automático do estado de semáforos. Em situações do mundo real, dada à variação de aparência substancial, por exemplo, devido a diferentes condições de luz, clima, mudanças de ponto de vista, formatos diferentes, falta de padronização, o envelhecimento do semáforo e até deformações, métodos robustos são necessários. Neste trabalho investigamos e implementamos métodos computacionais para mapeamento, detecção e o reconhecimento do estado de semáforos. Nós empregamos o algoritmo proposto por Viola-Jones para a detecção de semáforos em imagens capturadas on-line por câmeras, e Support Vector Machines (SVM) para o reconhecimento do estado dos mesmos. Para obtenção destas imagens, nós utilizamos o veículo autônomo desenvolvido na UFES denominado IARA ¿ Intelligent Autonomous Robotic Automobile.
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