Classificação automática de veículos pelo perfil magnético através de técnicas de aprendizagem de máquina

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Almeida, Fernando Augusto Matos de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual do Ceará
• Palavras-chave em Português: Computação Aplicada; Perfil Magnetico; Redes neurais (Computação)
• Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=67285

A classificação dos veículos que trafegam em uma via é um parâmetro importante para o controle e gerenciamento do trânsito, permitindo o controle de acesso a faixas de rolagem destinadas a uma classe de veículos específica, o planejamento de expansão e manutenção de rodovias, entre várias outras aplicações. Diversas tecnologias e técnicas podem ser utilizadas para realizar a classificação de veículos, destacando-se entre elas a análise de imagens dos veículos passantes, e a análise de sinais dos veículos obtida de sensores infravermelhos, ou sensores de laço indutivo. O objetivo desse trabalho é propor ferramentas computacionais que permitam realizar a classificação dos veículos através dos sinais obtidos de sensores de laço indutivo. Para isso são extraídos a partir do sinal do laço indutivo, diversos coeficientes estatísticos e matemáticos, estes são aliados ao sinal obtido do laço indutivo para compor um conjunto de atributos. Este conjunto de atributos é submetido a uma rede neural para realizar a classificação. Para a validação do sistema diferentes arquiteturas de redes neurais são testadas para realizar a classificação dos veículos. Por fim são realizados vários procedimentos experimentais para avaliar a eficiência das ferramentas propostas, encerrando-se com a análise dos resultados obtidos. Palavras-chave: Classificação de veículos. Perfil magnético. Redes neurais.