Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular
| Ano de defesa: | 2017 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Ponta Grossa Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2412 |
Resumo: | In the automotive field, driver assistance systems are developed to reduce the collateral effects of the actual level of mobility, such as traffic jams and accidents. In a future perspective, it is intended to achieve the level of autonomous and cooperative driving based on sensor networks. The proposed strategy for road lanes detection and tracking fits as a functional requirement for some of these systems, as the Lane Departure Warning and Lane Keep Assist. The algorithm development was structured based in three processing levels: low, mid and high levels. The low-level processing enhances the input image, the mid-level processing is an interest feature extractor, and the high-level is the lane position tracking strategy. The algorithm's response evaluation, for the chosen samples, was realized with metrics based on the deviation between the tracked and the original lane. The strategy shows good accuracy levels at the ideal scenario, including shadows, curves, and road slope. However, the accuracy is impaired if the lane is dashed, badly signalized and if road reflection or dazzle harm the image capture by the camera. |
| id |
UTFPR-12_593969526ec716e1c70167debb28e304 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2412 |
| network_acronym_str |
UTFPR-12 |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocularRoad lane detection and tracking strategy using a monocular cameraSegurança no trânsitoMotoristasProcessamento de imagensEngenharia elétricaTraffic safetyMotor vehicle driversImage processingElectric engineeringCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia ElétricaIn the automotive field, driver assistance systems are developed to reduce the collateral effects of the actual level of mobility, such as traffic jams and accidents. In a future perspective, it is intended to achieve the level of autonomous and cooperative driving based on sensor networks. The proposed strategy for road lanes detection and tracking fits as a functional requirement for some of these systems, as the Lane Departure Warning and Lane Keep Assist. The algorithm development was structured based in three processing levels: low, mid and high levels. The low-level processing enhances the input image, the mid-level processing is an interest feature extractor, and the high-level is the lane position tracking strategy. The algorithm's response evaluation, for the chosen samples, was realized with metrics based on the deviation between the tracked and the original lane. The strategy shows good accuracy levels at the ideal scenario, including shadows, curves, and road slope. However, the accuracy is impaired if the lane is dashed, badly signalized and if road reflection or dazzle harm the image capture by the camera.No setor automotivo, os sistemas de auxílio ao condutor são desenvolvidos para reduzir os efeitos colaterais do nível de mobilidade atingido atualmente, como os acidentes de trânsito e os congestionamentos. Em uma perspectiva futura, pretende-se atingir o nível de direção autônoma e cooperativa baseada em redes de sensores. A estratégia de detecção e rastreamento de faixas rodoviárias proposta neste trabalho se enquadra nos requisitos funcionais de alguns desses sistemas, como o Lane Departure Warning (Aviso de Saída de Faixa) e o Lane Keep Assist (Assistência de Manutenção de Faixa). O desenvolvimento do algoritmo foi organizado em três níveis de processamento; baixo, médio e alto. Na etapa de processamento de baixo nível realizam-se as operações de preparação e melhoramento da imagem de entrada, na etapa de nível médio realiza-se a extração das características de interesse e a etapa de alto nível consiste da técnica de rastreamento da posição das faixas. Avaliou-se a resposta do algoritmo, para as amostras escolhidas, por meio de métricas baseadas no distanciamento das faixas rastreadas em relação à posição original das mesmas. Constatou-se que a estratégia apresenta boa precisão nos cenários considerados ideias, inclusive com a presença de sombras, curvas, aclive e declive na estrada. Contudo, essa precisão é comprometida quando a faixa é segmentada, mal sinalizada e quando o reflexo na pista ou o ofuscamento afeta a captura da imagem pela câmera.Universidade Tecnológica Federal do ParanáPonta GrossaBrasilPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUTFPRTusset, Angelo Marcelohttp://lattes.cnpq.br/1204232509410955Santos, Max Mauro Diashttp://lattes.cnpq.br/6212006974231025Balthazar, José ManoelJanzen, Frederic ConradOkida, SergioTusset, Angelo MarceloAndrade, David Carvalho2017-09-06T20:56:05Z2017-09-06T20:56:05Z2017-04-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfANDRADE, David Carvalho. Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular. 2017. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2412porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2017-09-06T20:56:05Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2412Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2017-09-06T20:56:05Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular Road lane detection and tracking strategy using a monocular camera |
| title |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| spellingShingle |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular Andrade, David Carvalho Segurança no trânsito Motoristas Processamento de imagens Engenharia elétrica Traffic safety Motor vehicle drivers Image processing Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica |
| title_short |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| title_full |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| title_fullStr |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| title_full_unstemmed |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| title_sort |
Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular |
| author |
Andrade, David Carvalho |
| author_facet |
Andrade, David Carvalho |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Tusset, Angelo Marcelo http://lattes.cnpq.br/1204232509410955 Santos, Max Mauro Dias http://lattes.cnpq.br/6212006974231025 Balthazar, José Manoel Janzen, Frederic Conrad Okida, Sergio Tusset, Angelo Marcelo |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Andrade, David Carvalho |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Segurança no trânsito Motoristas Processamento de imagens Engenharia elétrica Traffic safety Motor vehicle drivers Image processing Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica |
| topic |
Segurança no trânsito Motoristas Processamento de imagens Engenharia elétrica Traffic safety Motor vehicle drivers Image processing Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica |
| description |
In the automotive field, driver assistance systems are developed to reduce the collateral effects of the actual level of mobility, such as traffic jams and accidents. In a future perspective, it is intended to achieve the level of autonomous and cooperative driving based on sensor networks. The proposed strategy for road lanes detection and tracking fits as a functional requirement for some of these systems, as the Lane Departure Warning and Lane Keep Assist. The algorithm development was structured based in three processing levels: low, mid and high levels. The low-level processing enhances the input image, the mid-level processing is an interest feature extractor, and the high-level is the lane position tracking strategy. The algorithm's response evaluation, for the chosen samples, was realized with metrics based on the deviation between the tracked and the original lane. The strategy shows good accuracy levels at the ideal scenario, including shadows, curves, and road slope. However, the accuracy is impaired if the lane is dashed, badly signalized and if road reflection or dazzle harm the image capture by the camera. |
| publishDate |
2017 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2017-09-06T20:56:05Z 2017-09-06T20:56:05Z 2017-04-24 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
ANDRADE, David Carvalho. Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular. 2017. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2412 |
| identifier_str_mv |
ANDRADE, David Carvalho. Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular. 2017. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2017. |
| url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2412 |
| 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.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
| instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
| instacron_str |
UTFPR |
| institution |
UTFPR |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
| repository.mail.fl_str_mv |
riut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.br |
| _version_ |
1850498310110969856 |