Mudanças entre as edições de "Reconhecimento de Placas de Sinalização Via Processamento Digital de Imagem e Aprendizado de Máquina"
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* [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7564923 Mammeri - Traffic Signs Localisation and Recognition Using A Client-Server Architecture] - Usa um sistema centralizado, semelhante ao GPS | * [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7564923 Mammeri - Traffic Signs Localisation and Recognition Using A Client-Server Architecture] - Usa um sistema centralizado, semelhante ao GPS | ||
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| + | * [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7053576 Gao - Traffic signs recognition based on PCA-SIFT] - Traz um apanhado geral sobre vários tipos de técnicas. Usa pré-processamento, SIFT ([https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform Scale-Invariant Feature Transform] e SVM (Support Vector Machine) | ||
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* [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7562938 Jang - Data debiased traffic sign recognition using MSERs and CNN] - Usa componentes de cor | * [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7562938 Jang - Data debiased traffic sign recognition using MSERs and CNN] - Usa componentes de cor | ||
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* [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7550772 Romdhane - An improved traffic signs recognition and tracking method for driver assistance system] - Usa segmentação via cor e HOG (Histogram of Oriented Gradients) | * [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7550772 Romdhane - An improved traffic signs recognition and tracking method for driver assistance system] - Usa segmentação via cor e HOG (Histogram of Oriented Gradients) | ||
| − | * [http://ieeexplore.ieee.org.ez130.periodicos.capes.gov.br/stamp/stamp.jsp?arnumber=7535410 Romdhane - Combined 2d/3d traffic signs recognition and distance estimation] - Usa uma estrutura parecida, porém acrescenta o SVM ( | + | :{{collapse top | Anotações do artigo }} |
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Edição das 18h06min de 14 de março de 2017
Uma câmera no painel do carro filma (ou tira fotos) da estrada. Via processamento de imagem, as placas de sinalização são detectadas pelo sistema, que emite um aviso ao motorista. Trabalho feito em MATLAB.
Revisão bibliográfica
Sistemas diversos
- Mammeri - Traffic Signs Localisation and Recognition Using A Client-Server Architecture - Usa um sistema centralizado, semelhante ao GPS
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Via processamento de imagens
- Gao - Traffic signs recognition based on PCA-SIFT - Traz um apanhado geral sobre vários tipos de técnicas. Usa pré-processamento, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform e SVM (Support Vector Machine)
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- [ Wahyono - A comparative study of classification methods for traffic signs recognition] - Compara diversos métodos: Redes Neurais artificiais (ANN), Vizinhos k-Próximos (kNN), SVM, Random Forest (RF) e HOG (Histogram of Oriented Gradients)
- Jang - Data debiased traffic sign recognition using MSERs and CNN - Usa componentes de cor
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- Romdhane - An improved traffic signs recognition and tracking method for driver assistance system - Usa segmentação via cor e HOG (Histogram of Oriented Gradients)
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- Romdhane - Combined 2d/3d traffic signs recognition and distance estimation - Usa uma estrutura parecida, porém acrescenta o SVM
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- Feng - Ground traffic signs recognition based on Zernike moments and SVM - Usa os Momentos de Zernike e SVM
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- Elotmani - A light traffic signs recognition system - Usa detecção de cores e Projeção de Perfil
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- Wang - Traffic-signs recognition system based on multi-features - Usa um método de segmentação FCM (Fuzzy c-Means) e classificação CBIR (Content-Based Image Retrieval)
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- Mariut - Detection and recognition of traffic signs using Gabor filters - Usa espaço de cores HSV (matiz, saturação e valor), classificação por correlação e reconhecimento via distância euclidiana e filtro de Gabor
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- Chen - A Robust Traffic Sign Recognition System for Intelligent Vehicles - Classificação via Filtro Vetorial Simples, Transformada Hough e Curve Fitting, e classificação via Momentos Pseudo-Zernike
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