Contagem automatizada de veículos utilizando segmentação estatística
Autor: Daniel Felipe Silva Santos
Orientador: Prof. Dr. João Paulo Papa. Coorientadora: Profa. Dra. Bárbara Stolte Bezerra
Neste trabalho foi desenvolvido um programa capaz de realizar a contagem automática de veículos em vias. O problema da contagem de veículos está na utilização de técnicas ainda caras para sua realização, técnicas que muitas vezes envolvem contagem manual ou degradação do pavimento. A principal motivação para este trabalho foi a importância que a contagem de veículos representa para a engenharia de tráfego, sendo ela essencial para análise do desempenho das vias, possibilitando mensurar a necessidade de instalação de semáforos, rotatórias, alças de acesso, entre outros meios capazes de garantir um fluxo continuo e seguro para os veículos. O principal objetivo deste trabalho foi aplicar uma técnica de segmentação estatística recentemente desenvolvida, baseada em um modelo de regressão linear não paramétrica, para solucionar o problema de segmentação do programa contador. O desenvolvimento do programa fora baseado na criação de três grandes módulos, um para a segmentação, outro para o rastreamento e outro para o reconhecimento. Para o desenvolvimento do módulo de segmentação, aplicou-se a técnica estatística combinada com a técnica de segmentação por subtração de fundo, com o intuito de otimizar o processo. O módulo de rastreamento fora desenvolvido com base na utilização de filtros de Kalman e na aplicação de conceitos simples de geometria analítica. Para desenvolver o módulo de reconhecimento, foram utilizados descritores de Fourier e uma rede neural perceptron multicamadas, treinada por retropropagação. Além dos módulos, desenvolveu-se também uma lógica de controle capaz de realizar a interligação entre os módulos, baseada principalmente em uma estrutura de dados denominada estado. A análise de resultados fora aplicada no programa contador e nos seus módulos componentes, sendo que a análise individual serviu como meio para estabelecer os valores dos parâmetros das técnicas utilizadas. O resultado final fora positivo, pois a técnica de segmentação estatística mostrou-se muito útil e o programa gerado foi capaz de contar os veículos pertencentes às três classes desejadas, carro, caminhão e ônibus com uma taxa de acerto em torno de 70% no melhor caso e 50% no pior. Além disso, o programa foi capaz de ser executado a 28 quadros por segundo, sendo um resultado muito promissor para programas de tempo real, que pedem uma taxa de execução em torno de 30 quadros por segundo.