Extração de informações em imagens de tráfego: uma abordagem com aprendizado profundo - Fraga, Vitor Augusto (2022)
Os sistemas de tráfego são fundamentais no desenvolvimento das cidades. Todavia, esses sistemas sofrem cada vez mais com problemas como congestionamentos. Problemas como este podem elevar o consumo de combustíveis e poluição do ar. Além disso, estes problemas afetam diretamente a saúde das pessoas, estudos apontam que a exposição ao tráfego como fator que colabora com fases iniciais de infarto do miocárdio. Uma maneira eficiente de reduzir essa categoria de problema é realizar o controle semafórico inteligentemente, por algoritmos de aprendizado por reforço ou gerenciamento de tráfego. Todavia, para implementar essa categoria de solução, é necessário extrair informações do ambiente. O advento do processamento digital de imagens e das redes neurais convolucionais possibilitaram a extração de dados de forma menos problemática comparado a métodos mais tradicionais, como a instalação de sensores nas pistas. Utilizando imagens é possível extrair diferentes categorias de dados, como a quantidade de veículos em uma faixa, tempo que ficam parados e também a categoria que este trabalho se propõe a extrair, a origem e destino dos veículos em cruzamentos. Com motivação gerada a partir da necessidade de obter dados para resolver problemas ligados ao tráfego, este trabalho contribuí com um pipeline completo para processamento de imagens em cruzamentos de tráfego filmados com angulação aérea. O pipeline detecta veículos, identifica suas trajetórias e metrifica as origens e destinos, diferenciado-se assim dos trabalhos da literatura pesquisados. O pipeline é composto por três principais Os sistemas de tráfego são fundamentais no desenvolvimento das cidades. Todavia, esses sistemas sofrem cada vez mais com problemas como congestionamentos. Problemas como este podem elevar o consumo de combustíveis e poluição do ar. Além disso, afeta diretamente a saúde das pessoas, estudos apontam que a exposição ao tráfego como fator que colabora com fases iniciais de infarto do miocárdio. Uma maneira eficiente de reduzir essa categoria de problema é realizar o controle semafórico inteligentemente, por algoritmos de aprendizado por reforço ou gerenciamento de tráfego. Todavia, para implementar essa categoria de solução, é necessário extrair informações do ambiente. O advento do processamento digital de imagens e das redes neurais convolucionais possibilitaram a extração de dados de forma menos problemática comparado a métodos mais tradicionais, como a instalação de sensores nas pistas. Utilizando imagens é possível extrair diferentes categorias de dados, como a quantidade de veículos em uma faixa, tempo que ficam parados e também a categoria que este trabalho se propõe a extrair, a origem e destino dos veículos em cruzamentos. Com motivação gerada a partir da necessidade de obter dados para resolver problemas ligados ao tráfego, este trabalho contribuí com um pipeline completo para processamento de imagens em cruzamentos de tráfego filmados com angulação aérea. O pipeline detecta veículos, identifica suas trajetórias e metrifica as origens e destinos, diferenciado-se assim dos trabalhos da literatura pesquisados. O pipeline é composto por três principais módulos. Uma rede neural convolucional do tipo YOLO (You Only Look Once) customizada, capaz detectar veículos em filmagens com angulação aérea. O segundo módulo possui a implementação de método rastreador referenciado na literatura cujo objetivo é atribuir identidade aos veículos em todos os frames. O terceiro módulo é chamado "origens e destinos", cujo objetivo é quantificar a quantidade de veículos que passam por um único local na cena e extrair a quantidade de veículos por rotas. Como método de avaliação, cada módulo do pipeline foi metrificado. O modelo detector atingiu o resultado de IDP 77,5% e IDR de 95,8%. O algoritmo rastreador obteve um resultado de MOTA 72,6% e MOTP 74,4%. Dado que cada módulo do pipeline depende do outro, o resultado geral é visto através da metrificação do terceiro, origens e destinos. Esta etapa é avaliada em duas fases, a primeira sendo a quantidade de veículos que passam por um único ponto na cena, onde a média de OD Error % é 1,80% e a média de OD Error % para rotas é 7.53%.tidade aos veículos em todos os frames. O terceiro módulo é chamado origens e destinos, cujo objetivo é metrificar a quantidade de veículos que passam por um único local na cena e extrair a quantidade de veículos por rotas. Como método de avaliação, cada módulo do pipeline foi metrificado. O modelo detector atingiu o resultado de IDP 77,5% e IDR de 95,8%. O algoritmo rastreador obteve um resultado de MOTA 72,6% e MOTP 74,4%. Dado que cada módulo do pipeline depende do outro, o resultado geral é visto através da metrificação do terceiro, origens e destinos. Esta etapa é avaliada em duas fases, a primeira sendo a quantidade de veículos que passam por um único ponto na cena, onde a média de OD Error % é 1,80% e a média de OD Error % para rotas é 7.53%.