Sistema de mitigação de colisões por meio de visão computacional: detecção de aproximação de veículos
| Nível educacional (dc.audience.educationLevel) | Graduação | pt_BR |
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Figueiredo, Rodrigo Marques | |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/0192178587738651 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Silva, Matusallan Corrêa da | |
| Curso (dc.curso) | Engenharia Elétrica | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2024-03-08T18:05:47Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2024-03-08T18:05:47Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2021-12-10 | |
| Resumo (dc.description.resumo) | A evolução da tecnologia tem permitido enormes evoluções na sociedade em geral, um dos ramos que vem se destacando é o setor automobilístico. Diversos sistemas para aumento de conforto e principalmente da segurança dos condutores tem sido desenvolvidos, sendo o alvo deste trabalho sistemas de auxilio de direção que se destinam a utilização de visão computacional para sinalizar a aproximação de veículos. A aplicação proposta recebe imagens de uma câmera ou de uma base de dados e analisando estas imagens consegue reconhecer as linhas divisórias de uma rodovia e identificar veículos. A partir das linhas da rodovia criou-se correções de rota para manter o veículo no centro da pista, além disso, este sistema foi capaz de medir a distância entre outros veículos localizados a sua frente e para cada objeto detectado na imagem marca com uma caixa delimitadora que altera sua coloração conforme distância e posição deste objeto na pista de rodagem. O objetivo deste estudo foi desenvolver um sistema de visão computacional para sinalização de aproximação de veículos para mitigar colisões. Capaz de reconhecer linhas de uma rodovia através de imagens e indicar correções de direção necessárias para manter-se no centro da pista. O sistema em questão usa apenas imagens, um conjunto de algoritmos e cálculos aritméticos para tomada de decisão, ou seja, não possui contribuição de sensores físicos. Para o reconhecimento das linhas de referência da pista foi feito um pré-processamento da imagem e aplicado o algoritmo de detecção de bordas Canny em conjunto com a transformada de Hough. A identificação de objetos foi realizada com a rede neural You Only Look Once (YOLO) e para estimativa de distâncias fez-se uso de conceitos de distância focal. Todos demais processos foram resolvidos via cálculos aritméticos. Com esta abordagem atingiu-se bons resultados na detecção de objetos, identificação de linhas da rodovia e cálculo de distancia de veículo mesmo em condições climáticas desfavoráveis como à noite e com chuva. Para casos de chuva intensa obteve-se maiores dificuldades devido a distorções da imagem causados pelo excesso de água. A aplicação é viável e funcional, pois atinge de forma satisfatória a todos objetivos propostos, atingindo um erro médio de 8% para o cálculo de distâncias entre veículos. | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13021 | |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Veículo autônomo | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Visão computacional | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Detecção veicular | pt_BR |
| Título (dc.title) | Sistema de mitigação de colisões por meio de visão computacional: detecção de aproximação de veículos | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | TCC | pt_BR |
Arquivos
Pacote original
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- Matusallan Corrêa da Silva.pdf
- Tamanho:
- 7.4 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descrição:
- sistema_mitigacao
Licença do pacote
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- license.txt
- Tamanho:
- 2.12 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descrição: