Avaliação da visibilidade de sinais de trânsito com base numa análise multicritério implementada num SIG. Uma aplicação no centro de Guimarães, Portugal

Publicado em "Anais do 7º Congresso Luso-Brasileiro para o Planejamento Urbano, Regional, Integrado e Sustentável"A visibilidade dos sinais de trânsito é fundamental para regular o tráfego rodoviário, auxiliar os condutores e garantir a segurança dos utilizadores das vias. Neste artigo apresenta-se uma metodologia para avaliar a visibilidade dos sinais verticais de trânsito. Com base numa análise multicritério, atribuiram-se pesos a três parâmetros que condicionam a visibilidade dos sinais: a dimensão do sinal, a dimensão do poste e a visibilidade do sinal. A análise da visibilidade foi realizada através do geoprocessamento num SIG a partir da rasterização do terreno. Com a aplicação da análise multicritério obteve-se uma escala de prioridades de intervenção associada à visibilidade dos sinais. Esta metodologia foi aplicada a um conjunto de sinais na cidade de Guimarães, Portugal. Os resultados comprovam a funcionalidade da metodologia e revelam que os sinais na cidade de Guimarães têm problemas de visibilidade resultantes da estrutura urbana compacta e da presença de vegetação nas ruas

Application of BW-ELM model on traffic sign recognition

Traffic sign recognition is an important and active research topic of intelligent transport system. With a constant increasing of the training database size, not only the recognition accuracy, but also the computation complexity should be considered in designing a feasible recognition approach. In this paper, an effective and efficient algorithm based on a relatively new artificial neural network, extreme learning machine (ELM), is proposed for traffic sign recognition. In the proposed algorithm, the locally normalized histograms of the oriented gradient (HOG) descriptors, which are extracted from the traffic sign images, are used as the features and the inputs of the ELM classification model. Moreover, the ratio of feature's between-category to within-category sums of squares (BW) is designed as a feature selection criterion to improve the recognition accuracy and to decrease the computation burden. Application on a well known database, German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) dataset, demonstrates the feasibility and efficiency of the proposed BW-ELM model.Accepted versio