Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Thiago da Silva
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFS
Texto Completo: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7141
Resumo: It its known that there is a large amount of visual information present in the traffic, which increases the possibility of traffic signals go undetected, which could cause a serious accident. Besides this, there is a increasing the number of research related to intelligent transport systems, in which vehicles can be self-guided, probably having to coexist with manually guided vehicles. Watching these two facts, a detector and recognizer of traffic lights becomes very useful. This course conclusion work aims to propose a detection mechanism and recognition of traffic lights based on biological concepts of artificial intelligence, specifically visual attention, and image processing. The proposed mechanism uses information from the color histogram of the detected area for classifying scene as having a red or green light, and achieved good functioning in the experiments presented in the work. The experiments were performed in the daytime and nighttime periods.
id UFS-2_bfb6629dbf47462812cfb2e2539c4b07
oai_identifier_str oai:ufs.br:riufs/7141
network_acronym_str UFS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFS
repository_id_str
spelling Almeida, Thiago da SilvaBenicasa, Alcides Xavier2017-12-21T17:51:26Z2017-12-21T17:51:26Z2015-02-24ALMEIDA, Thiago da Silva. Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial. 2015. 53 f. TCC (Bacharelado em Sistemas de Informação ) - Universidade Federal de Sergipe, Itabaiana, SE, 2015.http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7141It its known that there is a large amount of visual information present in the traffic, which increases the possibility of traffic signals go undetected, which could cause a serious accident. Besides this, there is a increasing the number of research related to intelligent transport systems, in which vehicles can be self-guided, probably having to coexist with manually guided vehicles. Watching these two facts, a detector and recognizer of traffic lights becomes very useful. This course conclusion work aims to propose a detection mechanism and recognition of traffic lights based on biological concepts of artificial intelligence, specifically visual attention, and image processing. The proposed mechanism uses information from the color histogram of the detected area for classifying scene as having a red or green light, and achieved good functioning in the experiments presented in the work. The experiments were performed in the daytime and nighttime periods.É notável a quantidade de informação visual presente no trânsito, o que aumenta a possibilidade do sinal de trânsito passar despercebido, o que pode causar um acidente grave. Sendo também crescente o número de pesquisas relacionadas a sistemas de transporte inteligentes, no qual veículos possam se auto-guiar, tendo provavelmente que coexistir com veículos manualmente guiados. Observando esses dois fatos, um detector e reconhecedor de semáforos se faz bastante útil. Este trabalho de conclusão de curso tem como objetivo propor um mecanismo de detecção e reconhecimento de semáforos que se baseia em conceitos biológicos de inteligência artificial, mais especificamente atenção visual, e de processamento de imagens. O mecanismo proposto utiliza informações obtidas do histograma de cores da área detectada para classificar determinada cena como possuindo um semáforo vermelho ou verde, e obteve bom funcionamento nos experimentos apresentados no trabalho. Os experimentos foram realizados nos períodos noturnos e diurnos.Itabaiana, SEporDetecção de semáforoReconhecimento de semáforoTrânsitoSistemas de Transporte InteligentesAtenção VisualInteligência ArtificialProcessamento de ImagensSinais e placas de sinalizaçãoTécnicas digitaisDetection of traffic lightRecognition of traffic lightTrafficIntelligent transport systemsVisual attentionArtificial intelligenceImage processingRecognition based on color histogramCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOModelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal de SergipeDSI - Departamento de Sistema de Informação – Itabaiana - Presencialreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81475https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/1/license.txt098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44cMD51ORIGINALThiago_Silva_Almeida.pdfThiago_Silva_Almeida.pdfapplication/pdf9478124https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/2/Thiago_Silva_Almeida.pdf9e4b9c18d21f4e54d396327502f8d4d4MD52TEXTThiago_Silva_Almeida.pdf.txtThiago_Silva_Almeida.pdf.txtExtracted texttext/plain86933https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/3/Thiago_Silva_Almeida.pdf.txtfc07c0c269b85dd53553c3c66358b2a5MD53THUMBNAILThiago_Silva_Almeida.pdf.jpgThiago_Silva_Almeida.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1234https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/4/Thiago_Silva_Almeida.pdf.jpg8d19e314633533828992a8e0c86d0002MD54riufs/71412017-12-21 14:51:26.953oai:ufs.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2017-12-21T17:51:26Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
title Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
spellingShingle Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
Almeida, Thiago da Silva
Detecção de semáforo
Reconhecimento de semáforo
Trânsito
Sistemas de Transporte Inteligentes
Atenção Visual
Inteligência Artificial
Processamento de Imagens
Sinais e placas de sinalização
Técnicas digitais
Detection of traffic light
Recognition of traffic light
Traffic
Intelligent transport systems
Visual attention
Artificial intelligence
Image processing
Recognition based on color histogram
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
title_short Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
title_full Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
title_fullStr Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
title_full_unstemmed Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
title_sort Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial
author Almeida, Thiago da Silva
author_facet Almeida, Thiago da Silva
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Thiago da Silva
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Benicasa, Alcides Xavier
contributor_str_mv Benicasa, Alcides Xavier
dc.subject.por.fl_str_mv Detecção de semáforo
Reconhecimento de semáforo
Trânsito
Sistemas de Transporte Inteligentes
Atenção Visual
Inteligência Artificial
Processamento de Imagens
Sinais e placas de sinalização
Técnicas digitais
topic Detecção de semáforo
Reconhecimento de semáforo
Trânsito
Sistemas de Transporte Inteligentes
Atenção Visual
Inteligência Artificial
Processamento de Imagens
Sinais e placas de sinalização
Técnicas digitais
Detection of traffic light
Recognition of traffic light
Traffic
Intelligent transport systems
Visual attention
Artificial intelligence
Image processing
Recognition based on color histogram
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.subject.eng.fl_str_mv Detection of traffic light
Recognition of traffic light
Traffic
Intelligent transport systems
Visual attention
Artificial intelligence
Image processing
Recognition based on color histogram
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description It its known that there is a large amount of visual information present in the traffic, which increases the possibility of traffic signals go undetected, which could cause a serious accident. Besides this, there is a increasing the number of research related to intelligent transport systems, in which vehicles can be self-guided, probably having to coexist with manually guided vehicles. Watching these two facts, a detector and recognizer of traffic lights becomes very useful. This course conclusion work aims to propose a detection mechanism and recognition of traffic lights based on biological concepts of artificial intelligence, specifically visual attention, and image processing. The proposed mechanism uses information from the color histogram of the detected area for classifying scene as having a red or green light, and achieved good functioning in the experiments presented in the work. The experiments were performed in the daytime and nighttime periods.
publishDate 2015
dc.date.issued.fl_str_mv 2015-02-24
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-12-21T17:51:26Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-12-21T17:51:26Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv ALMEIDA, Thiago da Silva. Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial. 2015. 53 f. TCC (Bacharelado em Sistemas de Informação ) - Universidade Federal de Sergipe, Itabaiana, SE, 2015.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7141
identifier_str_mv ALMEIDA, Thiago da Silva. Modelo de detecção e reconhecimento de semáforos baseado em Atenção Visual e Inteligência Artificial. 2015. 53 f. TCC (Bacharelado em Sistemas de Informação ) - Universidade Federal de Sergipe, Itabaiana, SE, 2015.
url http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7141
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.initials.fl_str_mv Universidade Federal de Sergipe
dc.publisher.department.fl_str_mv DSI - Departamento de Sistema de Informação – Itabaiana - Presencial
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFS
instname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)
instacron:UFS
instname_str Universidade Federal de Sergipe (UFS)
instacron_str UFS
institution UFS
reponame_str Repositório Institucional da UFS
collection Repositório Institucional da UFS
bitstream.url.fl_str_mv https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/1/license.txt
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/2/Thiago_Silva_Almeida.pdf
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/3/Thiago_Silva_Almeida.pdf.txt
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/7141/4/Thiago_Silva_Almeida.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44c
9e4b9c18d21f4e54d396327502f8d4d4
fc07c0c269b85dd53553c3c66358b2a5
8d19e314633533828992a8e0c86d0002
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@academico.ufs.br
_version_ 1802110738608685056