Ferramenta de coleta automatizada de trajetórias veiculares utilizando imagens de drone e técnicas de visão computacional - Macêdo de Araújo, Alessandro; Passos Oliveira, Thiago; Mendonça de Castro Neto, Manoel; Farias de Oliveira, Diêgo; Pordeus Gomes, João Paulo (Transportes, 2023)
<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"O objetivo principal deste trabalho é propor um procedimento de coleta automatizada de trajetórias veiculares por meio de uma ferramenta de visão computacional, aplicado a filmagens realizadas por drone. Os algoritmos foram preparados para detectar, classificar e rastrear automaticamente os veículos, e os dados foram tratados para obter as trajetórias, em 4 locais de Fortaleza. O teste do modelo indicou um bom desempenho para detectar e classificar principalmente carros, motocicletas e caminhões (98% a 99% de acerto). Verificou-se a importância da correção da posição dos objetos para compensar a movimentação do drone devido aos ventos. Os instantes de passagem dos veículos e os headways obtidos foram similares aos coletados utilizando uma ferramenta semiautomática, com 98,6% das diferenças dos instantes entre 0,0 e 0,2 segundos e 95,3% das diferenças dos headways entre -0,1 e +0,1 s. "}" data-sheets-userformat="{"2":13187,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":15724527},"10":0,"11":4,"12":0,"15":"Roboto Condensed","16":8}" data-sheets-formula="=SE(R[-1]C[-1];JOIN(" ";R[2]C[-12]:R[999]C[-12]);)">O objetivo principal deste trabalho é propor um procedimento de coleta automatizada de trajetórias veiculares por meio de uma ferramenta de visão computacional, aplicado a filmagens realizadas por drone. Os algoritmos foram preparados para detectar, classificar e rastrear automaticamente os veículos, e os dados foram tratados para obter as trajetórias, em 4 locais de Fortaleza. O teste do modelo indicou um bom desempenho para detectar e classificar principalmente carros, motocicletas e caminhões (98% a 99% de acerto). Verificou-se a importância da correção da posição dos objetos para compensar a movimentação do drone devido aos ventos. Os instantes de passagem dos veículos e os headways obtidos foram similares aos coletados utilizando uma ferramenta semiautomática, com 98,6% das diferenças dos instantes entre 0,0 e 0,2 segundos e 95,3% das diferenças dos headways entre -0,1 e +0,1 s.