Exportação concluída — 

Estratégia para detecção e rastreamento de faixas rodoviárias utilizando uma câmera monocular

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Andrade, David Carvalho
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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