Reconhecimento de Congestionamento de Veículos em Semáforos Empregando Análise de Componentes Principais
Author(s) -
Jairo Norberto Santos,
Mírian Sandra Gusmão,
Clarimar José Coelho
Publication year - 2019
Publication title -
revista arithmós - revista da escola de ciências exatas e da computação
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2674-7863
DOI - 10.18224/arithmos.v1i1.6950
Subject(s) - humanities , art , physics
O objetivo do trabalho e reconhecer congestionamento de veiculos em semaforos. A analise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) e usada para analise de imagens digitais multiespectrais obtidas por câmera fotografica. Inicialmente e feito um pre-processamento das imagens com objetivo converte-las em imagens monocromaticas e padronizadas. Depois e aplicado a PCA para classificar o congestionamento nas imagens a partir da comparacao com imagens de referencia. Os resultados mostram 70,7% de acerto nas deteccoes. Conclui-se que a tecnica de PCA tem uso promissor na deteccao de congestionamento. A construcao de um banco de imagens padronizadas pode reduzir a taxa de erros.
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