Detecção e classificação de objetos em imagens para rastreamento de veículos

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Montanari, Raphael
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Atenção visual; Computer vision; Machine learning; Robótica; Robotics; Visão computacional; Visual attention
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012016-113715/

A robótica é uma área multidisciplinar que cresce continuamente com a contribuição do avanço científico e aumento frequente do poder computacional do hardware. As pesquisas em robótica estão divididas em diversas linhas de investigação. A visão computacional é uma das linhas de pesquisa de grande interesse devido à farta variedade de métodos e técnicas oferecidas. Um dos maiores desafios para os robôs é descobrir e analisar o ambiente em que estão inseridos. Dentre os principais sensores que podem ser utilizados, as câmeras digitais oferecem um bom benefício: podem ser leves, pequenas e baratas, características fundamentais para alguns robôs. Este trabalho propõe o desenvolvimento e análise de um sistema de visão computacional para rastrear veículos usando sistemas de detecção e classificação de segmentos em imagens. Para atingir os objetivos são investigados métodos de extração de informações das imagens, modelos de atenção visual e modelos de aprendizado bioinspirados para detecção e classificação de veículos. Para a tarefa de atenção visual foram utilizadas as técnicas de geração de mapas de saliência iNVT e VOCUS2, enquanto que para classificação foi empregada a técnicas bag-of-features e finalmente, para o rastreamento do veículo especificado, durante seu percurso em uma rodovia, foi adotada a técnica Camshift com filtro de Kalman. O sistema desenvolvido foi implementado com um robô aéreo e testado com imagens reais contendo diferentes veículos em uma rodovia e os resultados de classificação e rastreamento obtidos foram muito satisfatórios.