Detecção de Sinais de Trânsito Através do Método de Classificação Adaboost

Ano: 2013 | Volume: 12 | Número: 1

Autores: W. A. R. Reis

Palavras-chave: Adaboost. Árvores. Classificação. Inteligência Artificial. Classificadores

Resumo Português:

A Secretaria de Estado dos Transportes Metropolitanos estima que, por anos, as perdas financeiras com poluição, acidentes de trânsito e engarrafamentos em São Paulo, sejam de 4,1 bilhões de reais por ano. Nesta perspectiva, vê-se que a situação caótica do trânsito é conhecida. Neste artigo, se focou em arrumar alternativas para solucionar, ou diminuir a frequência dos acidentes de trânsito. Normalmente, a maior causa de acidentes não são os problemas mecânicos, ou embriaguez, ou falta de sinalização, mas falta de atenção nos sinais de trânsito existentes em estradas e rodovias do nosso país. Partindo desta premissa, a melhora ou aumento da sinalização de trânsito não evitaria os acidentes, por ser o homem a causa raiz deste mal. Por isso, é necessário que foquemos em chamar atenção do homem quando houver sinalização. Para isso, se realizará treinamentos de cascatas de classificadores que, durante a captura de vídeo em run-time, identificarão regiões de interesse que poderão ser placas, e as reconhecerão com o intuito de serem exibidas para o motorista no interior do seu próprio veículo. O classificador Adaboost será o responsável por identificar regiões de interesse que contenham placas. Este classificador se baseia em procurar padrões e não uma busca pixel a pixel.