Mudanças entre as edições de "Reconhecimento de Placas de Sinalização Via Processamento Digital de Imagem e Aprendizado de Máquina"
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A técnica utilizada envolve o uso de uma arquitetura Cliente-Servidor da qual o veículo (cliente) envia requisições periódicas, contendo informações de posição geográfica (GPS), para uma base de dados (servidor). A base de dados que contém armazenada 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 indicando qual placa de sinalização possui maior proximidade no ângulo de deslocamento do veículo. Para isso, o lado servidor aplica um algoritmo de filtragem que utiliza o deslocamento do veículo para extrair a placa que mais se adequa à situação. | A técnica utilizada envolve o uso de uma arquitetura Cliente-Servidor da qual o veículo (cliente) envia requisições periódicas, contendo informações de posição geográfica (GPS), para uma base de dados (servidor). A base de dados que contém armazenada 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 indicando qual placa de sinalização possui maior proximidade no ângulo de deslocamento do veículo. Para isso, o lado servidor aplica um algoritmo de filtragem que utiliza o deslocamento do veículo para extrair a placa que mais se adequa à situação. | ||
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Se comparado à outros sistemas com as técnicas de detecção como Histograma de Gradientes Orientados (HOG) ou Regiões de Máxima Estabilidade (MSER), o trabalho proposto possui uma latência, pois ignora as influências do ambiente e as condições do tráfego. O gráfico abaixo apresenta a relação entre os sistemas e o tempo de latência. | Se comparado à outros sistemas com as técnicas de detecção como Histograma de Gradientes Orientados (HOG) ou Regiões de Máxima Estabilidade (MSER), o trabalho proposto possui uma latência, pois ignora as influências do ambiente e as condições do tráfego. O gráfico abaixo apresenta a relação entre os sistemas e o tempo de latência. | ||
<center>[[Imagem:Latencia_TSDR.png|Fonte: Próprio Artigo]]</center> | <center>[[Imagem:Latencia_TSDR.png|Fonte: Próprio Artigo]]</center> | ||
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== Desvantagens == | == Desvantagens == |
Edição das 08h26min de 17 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.
- 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
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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