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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2016.tde-08012016-113715
Documento
Autor
Nombre completo
Raphael Montanari
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2015
Director
Tribunal
Romero, Roseli Aparecida Francelin (Presidente)
Grassi Junior, Valdir
Tonidandel, Flavio
Título en portugués
Detecção e classificação de objetos em imagens para rastreamento de veículos
Palabras clave en portugués
Aprendizado de máquina
Atenção visual
Robótica
Visão computacional
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
Detection and classification of objects in images for vehicle tracking
Palabras clave en inglés
Computer vision
Machine learning
Robotics
Visual attention
Resumen en inglés
Robotics is a multidisciplinary area that continually grows with the contribution of scientific advancement and frequent increase in computational hardware power. Research in robotics are divided into several lines of investigation. Computer vision is one of the research areas of great interest due to the abundant variety of methods and techniques offered. One of the biggest challenges for the robots is to discover and analyze the environment in which they are inserted. Among the main sensors that can be used, digital cameras offer good benefits: they can be lightweitgh, small and cheap, which are fundamental characteristics for some robots. This work undertakes the development and analysis of a computer vision system to track vehicles by detecting and classifying segments in imaging systems. To achieve the objectives, methods on image information extraction, visual attention models and bioinspired learning models were studied for detection and classification of vehicles. For the task of visual attention the INVT and VOCUS2 models were used to generate saliency maps, while for classification was applied the bag-of-features method and finally to track the specified vehicle during its journey on a highway, it was adopted CamShift technique joint with a Kalman filter. The developed system was implemented with an aerial robot and tested with real images containing different vehicles on a highway and the results of classification and tracking obtained were very satisfactory.
 
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Fecha de Publicación
2016-01-08
 
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