Vehicle speed estimation by license plate detection and tracking

Speed control systems are used in most countries to enforce speed limits and, consequently, to prevent accidents. Most of such systems are based on intrusive technologies which require complex installation and maintenance, usually causing traffic disturbance. In this work, we propose a non-intrusive video-based system for vehicle speed estimation. The proposed system detects moving vehicles using an optimized motion detector. We apply a specialized text detector to locate the vehicle’s license plate region, in which stable features are selected for tracking. The tracked features are then filtered and rectified for perspective distortion. Vehicle speed is estimated by comparing the trajectory of the tracked features to known real world measures. For our tests, we used almost five hours of videos in different conditions, captured by a single low-cost camera positioned at 5.5 meters height. The recorded videos contain more than 8,000 vehicles, in three different road lanes, with associated ground truth speeds obtained from an inductive loop detector. We compared our license plate detector with three other state-of-the-art text detectors, and our approach has shown the best performance for our dataset, attaining a precision of 0.93 and a recall of 0.87. Vehicle speeds were estimated with an average error of -0.5 km/h, staying inside the +2/-3 km/h limit determined by regulatory authorities in several countries in over 96.0% of the cases.CNPqSistemas de controle de velocidade são utilizados em vários países para fiscalizar o cumprimento dos limites de velocidade, prevenindo assim acidentes de trânsito. Muitos desses sistemas são baseados em tecnologias intrusivas que requerem processos de instalação e manutenção complexos, geralmente atrapalhando o trânsito. Neste projeto, propõe-se um sistema não intrusivo para estimativa da velocidade de veículos baseado em vídeo. O sistema proposto detecta veículos em movimento utilizando um detector de movimento otimizado. Aplicou-se um detector de texto especializado para localizar a placa dos veículos, a qual foi utilizada para seleção e rastreamento de pontos estáveis. Os pontos rastreados são então filtrados e retificados para remoção do efeito da perspectiva. A velocidade dos veículos é estimada comparando-se a trajetória dos pontos rastreados com dimensões conhecidas no mundo. Para os testes, utilizou-se aproximadamente cinco horas de vídeos em diferentes condições, capturados por uma câmera de baixo custo posicionada a 5,5 metros de altura. Os vídeos capturados contém mais de 8.000 veículos distribuídos em três pistas diferentes, com as velocidades reais para cada veículo obtidas a partir de um detector por laço indutivo. O detector de placas proposto foi comparado com três outros métodos no estado da arte e obteve os melhores resultados de performance para os nossos vídeos, com precisão (precision) de 0,93 e coeficiente de revocação (recall) de 0,87. A estimativa de velocidade dos veículos apresentou erro médio de -0,5 km/h, permanecendo dentro da margem de +2/-3 km/h, determinada por agências reguladoras em vários países, em 96,0% dos casos

Aplicação da eco-escala para avaliação do caráter verde de procedimentos de preparo de amostras para determinação de metais por técnicas espectrométricas

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Curso de Química.De modo a auxiliar a transposição, do meio qualitativo para o quantitativo, de conceitos teóricos sobre a Química Analítica Verde (GAC) e seus princípios, métricas e ferramentas holísticas passaram a ser desenvolvidas, implementadas na literatura e aplicadas na área acadêmica. Sendo assim, o uso desse tipo de recurso tornou-se de suma importância para avaliações do caráter verde de procedimentos analíticos, possibilitando mensurar a verdura e comparar diferentes solventes, reagentes, técnicas e metodologias. Por meio deste trabalho foi possível avaliar, do ponto de vista da GAC, procedimentos de preparo de amostras que fazem uso de solventes alternativos aos solventes orgânicos voláteis convencionais, tais como os Líquidos Iônicos (IL) e os Solventes Eutéticos Profundos (DES). Estes solventes, são apresentados na literatura como alternativas mais verdes, ou seja, ambientalmente amigáveis frente aos convencionais. Sabendo-se disto, utilizou-se a eco-escala como ferramenta holística para mensurar a verdura de procedimentos analíticos que utilizaram os solventes alternativos acima citados, como forma de comparar de forma quantitativa o caráter verde destes procedimentos de preparo de amostras. Atribuindo-se pontos de penalidade para cada etapa do procedimento analítico, bem como aos solventes e reagentes envolvidos nas etapas, pôde-se gerar uma pontuação correspondente à eco-escala e classificar a maioria dos trabalhos avaliados como excelentes em termos de verdura química (>75 pontos). Dos trabalhos avaliados, apenas um trabalho apresentou pontuação inferior a 75 pontos. Assim, comprovando maior aplicação dos princípios da Química Analítica Verde em metodologias que utilizam DES e ILs frente aos chamados orgânicos voláteis convencionais

O tempo escolar e a escola de tempo integral : um estudo sobre as escolas de tempo integral - ETIs - em Curitiba

Orientadora : Yvelise Freitas de Souza Arco-VerdeMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação, Curso de Especialização em Organização do Trabalho PedagógicoInclui referência

Scene-Aware 3D Multi-Human Motion Capture from a Single Camera

In this work, we consider the problem of estimating the 3D position of multiple humans in a scene as well as their body shape and articulation from a single RGB video recorded with a static camera. In contrast to expensive marker-based or multi-view systems, our lightweight setup is ideal for private users as it enables an affordable 3D motion capture that is easy to install and does not require expert knowledge. To deal with this challenging setting, we leverage recent advances in computer vision using large-scale pre-trained models for a variety of modalities, including 2D body joints, joint angles, normalized disparity maps, and human segmentation masks. Thus, we introduce the first non-linear optimization-based approach that jointly solves for the absolute 3D position of each human, their articulated pose, their individual shapes as well as the scale of the scene. In particular, we estimate the scene depth and person unique scale from normalized disparity predictions using the 2D body joints and joint angles. Given the per-frame scene depth, we reconstruct a point-cloud of the static scene in 3D space. Finally, given the per-frame 3D estimates of the humans and scene point-cloud, we perform a space-time coherent optimization over the video to ensure temporal, spatial and physical plausibility. We evaluate our method on established multi-person 3D human pose benchmarks where we consistently outperform previous methods and we qualitatively demonstrate that our method is robust to in-the-wild conditions including challenging scenes with people of different sizes.Comment: Accepted to Eurographics 2023. See also github: https://github.com/dluvizon/scene-aware-3d-multi-human project page: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/scene-aware-3d-multi-human

Desenvolvimento de um modelo teórico para estimar a distribuição de fluido em canais de trocadores de calor compactos

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia Automotiva.Trocadores de calor compactos são equipamentos caracterizados pelo emprego de mini ou microcanais em seu núcleo. Uma das limitações na modelagem matemática desta classe de trocadores de calor é o fenômeno da má distribuição do fluido nos canais. A maioria dos trabalhos relacionados com transferência de calor e perda de carga consideram uma distribuição uniforme do fluido nos canais, sendo muitas vezes uma consideração errônea. Existem poucos estudos experimentais e numéricos sobre a má distribuição do fluido e atualmente não existe um modelo matemático capaz de prever a distribuição do fluido nos canais do núcleo. O presente trabalho tem como objetivo criar um método para estimar a distribuição de fluido nos canais. O modelo é baseado na teoria do fator de forma, relacionando a porcentagem de radiação entre superfícies com a vazão mássica. O modelo depende da posição dos canais e suas áreas, da superfície de entrada do fluido e da profundidade do bocal de entrada. Para validar o modelo foi realizada uma comparação com diferentes estudos disponíveis na literatura, além de testes experimentais com duas configurações de bocais. O erro médio do modelo original foi de aproximadamente 58% e foi observado que o método não funciona para alguns casos. Visando aprimorar o modelo, foi implementado um método de correção empregando fatores geométricos do bocal. Com isso, o erro médio reduziu para aproximadamente 10,4%, superando a hipótese de distribuição uniforme nos canais, que apresentou um erro médio de 16,6%.Compact heat exchangers are characterized by employing mini/microchannels in their core. One of the limitations in mathematical models of this heat exchangers class is the fluid maldistribution phenomenon in channels. Most studies of heat transfer and pressure drop consider uniform fluid distribution in channels, which is often an incorrect consideration. There are few experimental and numeric studies focused on estimating the level of fluid maldistribution in the core, however, there is no model to estimate the flow distribution in the core’s channels. The current research aims to create a method to predict the flow distribution in the channels. The model is based on the shape factor theory, relating the radiation percentage between surfaces with the mass flow rate. It depends on the channel's position and area, inlet header surface, and the header’s depth. To validate the model, a comparison with different studies available in the literature was performed in addition to experimental tests with two headers configurations. The original average error of the model was approximately 58% and it was observed that the method was not suitable for the application in some cases. A correction factor based on header’s geometric parameters was developed to improve the model. The relative error was reduced to approximately 10,4%, overcoming the uniform fluid distribution hypothesis that presented an average error of 16,6%

Modulaçăo fenotípica induzida por guanosina em modelo de melanoma mulino (B16F10) /

Orientador : Prof. Dr. Silvio Marques ZanataCo-orientadora : ProfŞ DrŞ Lia Sumie NakaoDissertaçăo (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Cięncias Biológicas, Programa de Pós-Graduaçăo em Ciencias Biológicas (Microbiologia, Parasitologia e Patologia Básica). Defesa: Curitiba, 2008Inclui bibliografiaÁrea de concentraçăo: Patologi

Scene-aware Egocentric 3D Human Pose Estimation

Egocentric 3D human pose estimation with a single head-mounted fisheye camera has recently attracted attention due to its numerous applications in virtual and augmented reality. Existing methods still struggle in challenging poses where the human body is highly occluded or is closely interacting with the scene. To address this issue, we propose a scene-aware egocentric pose estimation method that guides the prediction of the egocentric pose with scene constraints. To this end, we propose an egocentric depth estimation network to predict the scene depth map from a wide-view egocentric fisheye camera while mitigating the occlusion of the human body with a depth-inpainting network. Next, we propose a scene-aware pose estimation network that projects the 2D image features and estimated depth map of the scene into a voxel space and regresses the 3D pose with a V2V network. The voxel-based feature representation provides the direct geometric connection between 2D image features and scene geometry, and further facilitates the V2V network to constrain the predicted pose based on the estimated scene geometry. To enable the training of the aforementioned networks, we also generated a synthetic dataset, called EgoGTA, and an in-the-wild dataset based on EgoPW, called EgoPW-Scene. The experimental results of our new evaluation sequences show that the predicted 3D egocentric poses are accurate and physically plausible in terms of human-scene interaction, demonstrating that our method outperforms the state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively