Reconhecimento de Congestionamento de Veículos em Semáforos Empregando Análise de Componentes Principais

Jairo Norberto Santos, Mírian Sandra Gusmão, Clarimar José Coelho

Resumo


O objetivo do trabalho é reconhecer congestionamento de veículos em semáforos. A análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) é usada para análise de imagens digitais multiespectrais obtidas por câmera fotográfica. Inicialmente é feito um pré-processamento das imagens com objetivo convertê-las em imagens monocromáticas e padronizadas. Depois é aplicado a PCA para classificar o congestionamento nas imagens a partir da comparação com imagens de referência. Os resultados mostram 70,7% de acerto nas detecções. Conclui-se que a técnica de PCA tem uso promissor na detecção de congestionamento. A construção de um banco de imagens padronizadas pode reduzir a taxa de erros.

Palavras-chave


Congestionamento de Trânsito; Processamento de Imagens; PCA

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DOI: https://doi.org/10.18224/arithmos.v1i1.6950

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