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CONTAGEM AUTOMATIZADA DE VEÍCULOS UTILIZANDO SEGMENTAÇÃO ESTATÍSTICA Aluno: Daniel Felipe Silva Santos Orientador: prof. Dr. João Paulo Papa Co-Orientadora:

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1 CONTAGEM AUTOMATIZADA DE VEÍCULOS UTILIZANDO SEGMENTAÇÃO ESTATÍSTICA Aluno: Daniel Felipe Silva Santos Orientador: prof. Dr. João Paulo Papa Co-Orientadora: prof. Dra. Bárbara Stolte Bezerra UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE CIÊNCIAS DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

2 VÍDEO SEGMENTAÇÃO Conversão analógica p/ digital da imagem Filtragem da imagem Destacar determinado objeto em uma imagem, destacando os seus componentes unitários(pixels).

3 MLE/MEPS MLE = Maximum Likelihood Extimation MEPS = Maximização das Extimativas Probabilísticas de Similaridade

4 MLE - NORMAL MULTIVARIADA

5 MAP/MEPP MAP = Maximum A Posteriori MEPP = Maximização das Estimativas Probabilísticas a Posteriori.

6 SEGMENTAÇÃO ESTATÍSTICA Segundo (LANZA; STEFANO, p. 1897, 2011, tradução nossa), [...] é um teste estatístico que provê uma medida da distância entre dois eventos, respectivamente, provenientes apenas de fatores de distúrbios agindo na região analisada, e pelo vetor de características notadas.

7 MAP-SEGMENTAÇÃO ESTATÍSTICA c=0, alterações por distúrbios c=1, ocorreu uma mudança c=2, ocorreram c=0 e c=1

8 MAP-SEGMENTAÇÃO ESTATÍSTICA c=1 e c=2 tornam-se C(Change) c=0 torna-se U(Unchange)

9 PROCESSO ESTOCÁSTICO Um processo estocástico trata da análise do comportamento das variáveis aleatórias ao longo de um período de observação.

10 CONTORNO A forma de um objeto está associada principalmente a disposição dos seus pontos delimitadores, que quando conectados, formam o contorno. Fonte: (COSTA, CESAR; 2009)

11 RNA S Redes Nurais Artificiais Modelos biologicamente inspirados no cérebro humano Aprendizado por treinamento

12 MODELOS DE APRENDIZADO Técnicas Adaptativas Modelo Supervisionado Modelo Não-Supervisionado

13 MODELO SUPERVISIONADO Fonte: (BRAGA,CARVALHO,LUDEMIR;2000) Professor direciona aprendizado

14 MODELO NÃO- SUPERVISIONADO Criação de áreas classificatórias sem um professor Fonte: (BRAGA; LUDEMIR; CARVALHO, 2000)

15 PERCEPTRON McCulloch e Pitts (MCCULLOCH; PITTS, 1943) Frank Rosemblat (ROSEMBLAT, 1958) Fonte: (BRAGA; LUDEMIR; CARVALHO, 2000)

16 CONTAGEM VOLUMÉTRICA A contagem volumétrica visa estimar a quantidade total N de veículos que passam num dado ponto ou seção de uma via ou faixa da via durante um determinado período de tempo. Utilização de N para estabelecer medidas do uso das estradas

17 MEDIDAS DO USO DAS ESTRADAS Fluxo ou Vazão - Densidade ou Concentração- Velocidade – Espaçamento – Intervalo(Headway) -

18 TRABALHOS CORRELATOS Contador classificatório utilizando NHD + Desc. De Fourier + Perceptron Multi-Camadas (SANTOS; 2008) Fonte: (SANTOS, p. 59, 2008)

19 REFERÊNCIAS BRAGA, Antônio de P.; CARVALHO, André; LUDEMIR, Teresa B. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. Rio de Janeiro: ETC, CÉSAR JR, Roberto M.; COSTA, Luciano F. Shape analysis and classification. 2. ed. Boca Raton: CRC Press, FEITOSA, Francisco Coelho C. Um estudo prático para contagem volumétrica automática de veículos usando Visão Computacional. Goiânia-GO, p. Dissertação de Mestrado. Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás. GEE, Pei; HO, Peter;. Image Segmentation. India: InTech, 2011 GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Processamento de imagens digitais. Tradução de Roberto Marcondes Cesar Junior, Luciano da Fontoura Costa. São Paulo: Edgard Blücher, JOHSON, Richard A.; WICHERN, Dean W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6. ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2007 KOBAYASHI, Hisashi; MARK, Brian L.; TURIN, William. Probability, Random Process, and Statistical Analysis. New York: Cambridge University Press, 2012

20 REFERÊNCIAS LANZA A.; STEFANO L. D. Image Statistical Change Detection by the Pool Adjacent Violators Algorithm, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 33, n. 9, p , set (MCCULLOCH, Warren S.; PITTS, Walter. A Logical Cauculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, v. 5, p , MOORE, David S.; McCABE, George P.; CRAIG, Bruce A. Introduction to the Practice of Statistics. 6. Ed. New York: W. H. Freeman and Company, 2009 NGAN, King N.; LI, Hongliang. Video Segmentation and Its Applicantions. Springer Science+Business Media, LLC, PAPOULIS, Athanasios; PILLAI S. Unnikrishna. Probability, Random Variables and Stocasthic Process. 4. ed. New York: McGraw-Hill, ROSEMBLAT, Frank. The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain, Psychological Review, v. 65, n. 6, p. 286 – 408, 1958.

21 REFERÊNCIAS SANTOS, Daniel dos. Sistema Óptico para Identificação de Veículos em Estradas. Blumenau, Monografia de Graduação. Universidade Regional de Blumenau Centro de Ciências Exatas e Naturais. SPIGOLON, Luciana M. G. Semáforo: Gupo Focal Convencional X Grupo Focal com Indicação do Tempo de Verde/Vermelho Restante. São Carlos, Dissertação de Mestrado. Universidade de São Paulo, Programa de Pós-graduação em Engenharia de transportes. Área de concentração: Planejamento e operações de Sistema de Transportes. STIRZAKER, David. Stochastic Process & Models. New York: Oxford University Press Inc., 2005) TAKEZAWA, Kunio; Introduction to Nonparametric Regression. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., TMG, Traffic Monitoring Guide. In: Section 3, Traffic Volume Monitoring. USA: U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration, Office of Highway Policy Information, mai


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