Fitarelli, Felipe Albrecht

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Lume 5.8

Evento Salão UFRGS 2021: SIC - XXXIII SALÃO DE INICIAÇÃOCIENTÍFICA DA UFRGSAno 2021Local VirtualTítulo Utilização do DeepSORT para um Sistema de Rastreamento eClassificação de VeículosAutor FELIPE ALBRECHT FITARELLIOrientador VALNER JOAO BRUSAMARELLOUniversidade Federal do Rio Grande do SulUtilização do DeepSORT para um Sistema de Rastreamento e Classificação deVeículosAutor: Felipe Albrecht FitarelliOrientador: Prof. Dr. Valner João BrusamarelloO estudo e análise do fluxo de veículos em rodovias e estradas permite aosórgãos públicos adquirir informações necessárias para a instalação de semáforos,redutores de velocidade, sinalizações e radares. O trabalho é feito por meio desupervisão, monitoramento e contagem dos veículos e fluxos destes, no entanto, égeralmente empregada execução manual para tais tarefas. Com este problema emmente, em parceria com o Departamento Autônomo de Estradas e Rodovias(DAER), foi pensada em uma solução para a automatização desses processosatravés do uso de ferramentas de visão computacional, como redes neuraisprofundas, que permitem uma maior agilidade para a obtenção dos dados e reduçãode custos para as entidades gestoras. Por meio do uso de algoritmos deConvolutional Neural Networks (CNNs), foram selecionados dois modelos comfuncionalidades distintas: um detector de objetos, para a identificação e classificaçãodos veículos entre quatro classes principais (carros, caminhões, ônibus emotocicletas), e um rastreador de múltiplos objetos. Desta forma, o trabalho utilizou odetector You Only Look Once (YOLOv4) e o rastreador DeepSORT, além deintroduzir um bloco final de pós-processamento para a seleção das regiões deinteresse das rodovias, como entradas e saídas, e conferência das trajetórias. Otrabalho foi realizado em equipe, que continha outro bolsista de iniciação científica, eo foco do autor foi colocado no rastreador de múltiplos objetos. O resultado, bemcomo o desempenho de todo o sistema, foi avaliado através da utilização de vídeosde estradas e ruas e comparado aos valores obtidos manualmente para os mesmoscenários. Observou-se, no geral, um desempenho satisfatório do sistema em umacena sem oclusões, com um mean average precision (mAP) de 74%. No entanto, háespaço de melhora de precisão em locais em que há grandes obstruções, investindoprincipalmente em melhorias relacionadas ao rastreador.

Utilização do DeepSORT para um Sistema de Rastreamento e Classificação de Veículos

https://lume.ufrgs.br/bitstream/10183/244511/1/Resumo_74330.pdf

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