Sisamo

Sisamo

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  Sistema de Apoioao Motorista baseado em Visão Computacional Grupo de Pesquisa em Veículos Autônomos Universidade do Vale do Rio dos Sinos Equipe principal Cláudio R. Jung (coordenador) Christian R. Kelber Anderson A. G. A. Ribeiro Leandro L. Dihl Vinícius A. Santos Daniel S. C. Merkel Colaboradores Fernando S. Osório Farlei J. Heinen
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  Motivação Número crescentede acidentes de trânsito em países em desenvolvimento, particularmente no Brasil Estatísticas indicam mais de 30.000,00 mortes anuais somente Diversos acidentes causados por desatenção e/ou sonolência, que causam saídas de pista Sistemas de apoio ao motorista podem contribuir na redução do número de acidentes
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  Sistemas de Apoioao Motorista baseados em Visão Computacional Diversas aplicação Detecção das bordas da pista Detecção de saída de pista Detecção de obstáculos outros veículos pedestres Obstáculos fixos Detecção de placas de trânsito Outros
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  Detecção das Bordasda Pista Imagem capturada Região válida
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  Detecção das Bordasda Pista Modelo proposto: Função linear-parabólica para modelar as bordas da pista Ajuste por mínimos quadrados com pesos Coerência temporal para a detecção em quadros consecutivos Exemplo de detecção de bordas
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  Detecção de Saídade Pista Duas abordagens propostas: Medição da simetria angular entre as duas bordas de pista detectadas Cálculo explícito do desvio lateral do centro da pista, sem necessidade de calibrar a câmera a priori
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  Detecção de Saídade Pista Simetria angular: S Alarme
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  Detecção de Saídade Pista Desvio lateral: S Alarme
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  Detecção de CurvasIdéia básica: detectar se há curvas na parte mais distante do veículo. S Alarme Curva à esquerda Curva à direita
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  Resultados Experimentais Saídade pista explorando simetria angular Quadros de uma seqüência (BR 116) Simetria angluar no tempo Início da saída de pista
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  Resultados Experimentais Saídade pista explorando desvio lateral Quadros de uma seqüência (Freeway) Desvio lateral no tempo Saídas de pista (no caso, mudanças de faixa voluntárias, indicadas pelo pisca)
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  Resultados Experimentais Detecçãode curvas Quadros de uma seqüência (serra) Curvatura lateral no tempo Curvas à direita Curvas à esquerda
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  Conclusões O modelolinear-parabólico proposto apresenta flexibilidade para acompanhar curvas ao longe, e robustez no cálculo da orientação local A partir das fronteiras da pista detectadas, pode-se prever com alguma antecipação saídas de pista Usando simetria angular Usando o desvio lateral Parte parabólica do modelo pode ser utilizada para detecção de curvas Custo computacional baixo, permitindo implementação em tempo-real (protótipo implementado em C++)
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  Agradecimentos Este projetoteve apoio da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) e do conselho nacional de desenvolvimento e pesquisa (CNPq), através de bolsa de produtividade em pesquisa e Edital CT-Info.
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  Algumas Publicações [1]C. R. Jung and C. R. Kelber, “A robust linear-parabolic model for lane following,” in Proceedings of SIBGRAPI , (Curitiba, PR), pp. 72–79, October 2004. [2] C. R. Jung and C. R. Kelber, “A lane departure warning system based on a linear-parabolic lane model,” in Proceedings of IEEE Intelligent Vehicles Symposium , (Parma, Italy), pp. 891–895, 2004. [3] C. R. Jung, F. S. Osório, C. R. kelber, and F. J. Heinen, XXIV Jornadas de Atualização em Informática - XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação , ch. 4. Computação Embarcada: Projeto e Implementação de Veículos Autônomos Inteligentes, pp. 1538–1406. Julho 2005. [4] C. R. Kelber, C. R. Jung, F. S. Osório, and F. J. Heinen, “Electrical drives in intelligent vehicles: Basis for active driver assistance systems,” in Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics , pp. 1623–1628, 2005. [5] C. R. Jung and C. R. Kelber, “An improved linear-parabolic model for lane following and curve detection,” in Proceedings of SIBGRAPI , (Natal, RN), pp. 131–138, IEEE Press, October 2005. [6] C. R. Jung and C. R. Kelber, “Lane following and lane departure using a linear-parabolic model,” Image and Vision Computing , vol. 23, pp. 1192–1202, November 2005. [7] C. R. Jung and C. R. Kelber, “A lane departure warning system using lateral offset with uncalibrated camera,” in Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems , pp. 348–353, October 2005. [8] A. A. G. A. Ribeiro, L. L. Dihl, and C. R. Jung, “Automatic camera calibration for driver assistance systems,” in Proceedings of the 13th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP) , (Budapest, Hungary), pp. 173–176, September 2006. [9] C. R. Jung, “Unsupervised multiscale segmentation of color images,” Pattern Recognition Letters , vol. 28, pp. 523–533, March 2007.
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  http://www.exatec.unisinos.br/~autonom/html/en/index.htm