Reconhecimento de Placas de Sinalização Via Processamento Digital de Imagem e Aprendizado de Máquina

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.

• Aluno: Mathias Silva da Rosa
• Orientador: Diego da Silva de Medeiros

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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O trabalho proposto segue uma linha bem diferente dos demais trabalhos feitos anteriormente na mesma área. Foi o primeiro a não utilizar técnicas que utilizam câmeras acopladas ao sistemas inteligente de transporte(ITS) e o processamento de imagens que possuem diversas obstáculos (condições de tempo, luminosidade, ângulo, etc) a serem contornados na detecção e reconhecimento de placas de sinalização. A técnica utilizada envolve o uso de uma arquitetura Cliente-Servidor da qual o veículo (cliente) envia requisições periódicas, contendo informações de posição geográfica, para uma base de dados (servidor). A base de dados que contém armazenado toda a informação referente as placas de sinalização em uma determinada região incluindo: posição geográfica, nome das ruas e uma breve descrição do conteúdo de cada placa, responde a requisição

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)

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• 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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