DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE VEÍCULOS COM USO DE IMAGENS DE INTENSIDADE LASER E ANAGLIFO

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Daniel Rodrigues dos Santos
Quintino Dalmolin
Hideo Araki

Resumo

Neste trabalho propõe-se uma metodologia para detecção automática de veículos que estavam em movimento no instante da tomada de imagens aéreas digitais de áreas urbanas utilizando imagens de intensidade laser, imagem anaglifo e da subtração entre imagens originais. A imagem anaglifo é utilizada no auxílio à identificação automática dos veículos em movimento no momento da exposição. Este procedimento é possível porque os veículos em movimento se apresentam em cor vermelha na imagem anaglifo devido à falta de homologia na imagem da direita. Um modelo implícito foi desenvolvido para fornecer um valor digital ao pixel, o qual possui uma propriedade especificada anteriormente através da razão entre os atributos de cor RGB dos objetos de interesse, visualizados na imagem anaglifo. A imagem de intensidade laser é utilizada para restringir o processamento, apenas nos locais de ruas e rodovias. A imagem resultante é aplicada com a finalidade de eliminar falsas detecções resultantes das marcas das rodovias e faixas de acostamento. O objetivo do trabalho é detectar automaticamente veículos que estavam em movimento no instante da tomada de imagens aéreas digitais em áreas urbanas por meio da integração de diferentes sensores. O algoritmo implementado aplica uma normalização nas imagens da esquerda e direita com posterior translação para a geração do anaglifo e os resultados comprovam a aplicabilidade do método bem como a potencialidade na detecção de veículos em imagens digitais. Mostra ainda, que a metodologia é eficiente e robusta para a detecção automática de veículos.

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Como Citar
DOS SANTOS, D. R.; DALMOLIN, Q.; ARAKI, H. DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE VEÍCULOS COM USO DE IMAGENS DE INTENSIDADE LASER E ANAGLIFO. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 58, n. 3, 2009. DOI: 10.14393/rbcv58n3-44915. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44915. Acesso em: 6 dez. 2022.
Seção
Artigos

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