MÉTODO DE SUBTRAÇÃO DE FUNDO PARA DETECÇÃO VEICULAR EM CONDIÇÕES DE TRÁFEGO INTERROMPIDO
Resumo
Um dos grandes problemas no processamento de imagens para o estudo de tráfego urbano ocorre na etapa de subtração de fundo devido a ocorrência de interrupções no fluxo. Essas interrupções são inerentes a situação urbana, devido a incidência de semáforos e congestionamentos, ou até mesmo de acidentes. As funções de segmentação, em geral, apresentam dificuldades de detecção de objetos em situações inerciais, no caso, veículos. Essas funções modelam o fundo de forma a incluir os veículos parados por períodos longos de tempo, deixando então de detectá-los como objetos (foreground). O presente trabalho consiste na proposição de um método capaz de fazer a diferenciação dos elementos do tráfego quando este é interrompido, a partir de um método de subtração de fundo por limiarização com modelagem de fundo baseada na função MOG2 da biblioteca OpenCV. Observa-se que o método proposto obteve melhores resultados no comparativo com o método de misturas gaussianas(MOG2), apontado na literatura como tendo melhores resultados no tráfego urbano, em vista dos indicadores de acurácia e do teste t. A análise comparativa resultou em taxas de exatidão e precisão de 91,5% e 89,0%, respectivamente,para o método proposto, enquanto o MOG2 obteve taxas de 79,2% e 85,1%, tendo confirmação de que o método trouxe melhora na subtração pelo uso do teste t. Faz-se também a apresentação das limitações do método, bem como proposições para estudos posteriores.Publicado
2019-01-14
Edição
Seção
XXXVII Encontro de Iniciação Científica
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