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Título: Detecção de sombras de veículos em movimento em vídeos
Título(s) alternativo(s): Cast shadow detection for moving vehicles in videos
Autor(es): Reis, Henrique Gonçalves de Pádua
Beleski, Nicolas Mansur
Orientador(es): Nassu, Bogdan Tomoyuki
Palavras-chave: Sistemas inteligentes de veículos rodoviários
Veículos
Sombras - Detecção
Sistemas inteligentes de veículos rodoviários
Imagens digitais
Computação
Intelligent transportation systems Vehicles
Shades and shadows - Detection
Intelligent transportation systems
Digital images
Vehicles
Computer science
Data do documento: 30-Jun-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: REIS, Henrique Gonçalves de Pádua; BELESKI, Nicolas Mansur. Detecção de sombras de veículos em movimento em vídeos. 2017. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: A identificação e rastreamento de veículos em vias e fator importante no processo de decisão desenvolvimento urbano. Existe uma grande variedade de informações disponíveis, variando de contagem de veículos, estimação de velocidade, detecção de infrações, identificação de veículos ilegais entre outras. No entanto, técnicas relacionadas a processamento de imagens digitais ainda não estão consolidadas como soluções robustas pois no geral não oferecem resultados tão precisos quanto sensores físicos, apesar de apresentarem vantagens relacionadas a custos de instalação e equipamentos necessários. Um dos obstáculos mais comuns encontrados durante a segmentação de veículos e a influência negativa causada pela presença de sombras projetadas no asfalto pelos mesmos quando em movimento. Com o objetivo de abordar este problema específico o trabalho proposto consiste de uma analise de técnicas presentes na literatura recente e na aplicação de uma série de algoritmos de processamento de imagem sobre um vídeo que emula uma câmera de segurança de trânsito. Diferentes abordagens são utilizadas com o objetivo de obter um melhor resultado quanto à posição dos respectivos veículos em movimento no vídeo, buscando minimizar os efeitos da sombra presente. O projeto e estruturado de forma que os diferentes algoritmos são aplicados em ordem sequencial, adaptando os resultados parciais encontrados. A partir da determinação de um plano de fundo inicial e da segmentação dos objetos em movimento, a análise é feita em três etapas principais: classificação inicial de pixels candidatos pela luminosidade, refinamento dos mesmos através da análise de correlação de textura, e subsequentemente a aplicação de uma analise probabilística iterativa usando a distancia de Mahalanobis como referência para descartar pixels aberrantes. Entre os 135 veículos analisados, a similaridade entre a região calculada e o resultado esperado foi de 81,15%. O resultado e considerado satisfatório pois entre o conjunto de técnicas ´ apresentadas, a analise de correlação de textura e o uso da distância de Mahalanobis são promissores e possibilitam estudos futuros.
Abstract: Vehicle tracking and identification on roads is an important factor in the decision-making process for urban development. There is a wide range of available information, varying from vehicle counting, speed estimation, infringement detection, illegal vehicle identification, and more. However, digital image processing techniques have not been consolidated yet as robust solutions as they usually do not provide results as accurate as those from physical sensors, although they have advantages related to the costs of installation and necessary equipment. One of the most common obstacles encountered during vehicle segmentation is the negative influence caused by the presence of shadows cast on the road by the objects in motion. In order to address this specific problem, the proposed work consists of an analysis of techniques present in recent literature and the subsequent application of a series of image processing algorithms on a sample video that emulates a traffic safety camera. Different techniques are applied in order to obtain an improved result regarding the position of said vehicles in motion in the video, minimizing the effects of the cast shadow. The project is structured in such manner so that the different algorithms are applied in a sequential order, improving upon each intermediate result. From the initial determination of a background frame and the segmentation of moving objects, the analysis has three mains steps: initial classification of candidate pixels by luminosity, refinement through texture correlation analysis, and subsequently the application of an iterative probabilistic analysis through the use of the Mahalanobis distance in order to discard outlier pixels. Among the 135 vehicles analyzed, the similarity between the calculated region and the expected result was 81.15%. The result is considered satisfactory for the reason that among the set of techniques presented, texture correlation analysis and the use of Mahalanobis distance are promising and support future studies.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8461
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