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

Autores

  • Jairo Norberto Santos Pontifícia Universidade Católica de Goiás
  • Mírian Sandra Gusmão Pontifícia Universidade Católica de Goiás
  • Clarimar José Coelho Pontifícia Universidade Católica de Goiás

DOI:

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

Palavras-chave:

Congestionamento de Trânsito, Processamento de Imagens, PCA

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.

Biografia do Autor

Jairo Norberto Santos, Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Escola de Ciências Exatas da Computação Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Mírian Sandra Gusmão, Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Escola de Ciências Exatas da Computação Pontifícia Universidade Católica de Goiás Goiânia, Goiás, Brasil

Clarimar José Coelho, Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Escola de Ciências Exatas da Computação Pontifícia Universidade Católica de Goiás

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Publicado

2019-06-26

Edição

v. 1 n. 1 (2019)

Seção

Artigos / Articles

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