z-logo
open-access-imgOpen Access
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.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom