Resumen

VALENCIA-PAYAN M. SC, Cristian; MUNOZ-ORDONEZ M. SC, Julián  y  PENCUE-FIERRO, Leonairo. Sistema de assistência à condução usando visão por computador e aprendizagem máquina. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e11760.  Epub 30-Dic-2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.11760.

A segurança tem sido um dos pontos chaves no desenho veicular, pelo que um dos principais objetivos é implementar sistemas de alerta para notificar ao condutor sobre algum processo inadequado ou atípico em sua condução, com o fim de evitar acidentes que afetem a seus ocupantes, assim como a terceiros; um exemplo, disto observa-se no auge dos veículos autônomos. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, em 2016 apresentaram-se 1.35 milhões de mortes relacionadas com acidentes de tráfico, por isso, atualmente criam-se mais sistemas para monitorizar o ambiente ao redor do veículo de modo que se garanta uma condução segura em todo momento. Esta pesquisa apresenta o primeiro sistema de assistência à condução desenvolvido para a Colômbia, o sistema detecta e reconhece sinais de trânsito preventivos e regulamentário baseado em classificadores Haar, o que permite que sua precisão não seja afetada devido às rotações e escala dos sinais presentes em uma viagem sobre um trajeto real. O sistema reconhece saídas de faixa, estimação da direção da curva e detecção de obstáculos que sobressaem na estrada utilizando algoritmos de visão por computador convertendo-o em um sistema de baixo custo computacional. Além disso, esta pesquisa proporciona os primeiros classificadores em cascata resultantes para a detecção de sinais regulamentários e preventivos colombianos. O sistema é provado em ambientes reais de estradas colombianas obtendo uma precisão superior a 90%. A pesquisa demonstra que métodos baseados em visão por computador são competitivos frente a propostas atuais como as redes neuronais profundas.

Palabras clave : aprendizagem máquina; classificadores Haar; segurança rodoviária; sinais de trânsito; visão por computador.

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