CONTAGEM AUTOMÁTICA DE VEÍCULOS PARA MONITORAMENTO DE TRÁFEGO

Resumo

Com o crescimento da urbanização, aumentou o número de veículos nas cidades, tornando necessário o monitoramento de trafego. Através de um monitoramento automatizado pode-se, por exemplo, prever o fluxo de veículos em um dado dia/horário, detectar a ocorrência de incidentes e congestionamentos ou analisar a viabilidade de colocar um pedágio. Uma parte importante nos sistemas de monitoramento automático é a contagem dos veículos que estão passando por uma determinada via ao longo de um período de tempo delimitado. O objetivo principal deste trabalho é apresentar um algoritmo que foi desenvolvido para efetuar a contagem automática dos veículos em um vídeo de domínio publico. Futuramente, tal algoritmo deve ser aperfeiçoado e empregado para realizar o monitoramento com base em vídeos que serão obtidos por câmeras que estão sendo instaladas em algumas vias da cidade de Alegrete-RS, em um projeto em conjunto entre a Unipampa e a prefeitura municipal. O projeto consiste em três etapas principais, sendo elas, estimação do background, remoção do background e contagem. Basicamente, um vídeo é uma sequência de imagens, as quais são conhecidas, neste contexto, como frames. O background do vídeo é um frame que representa o conteúdo que permaneceu estático ao longo do vídeo. Para a estimativa do background, utiliza-se o frame médio do vídeo. Para a remoção do background, subtrai-se o background estimado de cada um dos frames do vídeo, o que resulta em um vídeo com background preto, ressaltando os objetos de interesse (veículos). Em seguida, aplica-se o método de Otsu para binarizar os frames, de modo que a maioria dos pixels correspondentes aos veículos sejam representados com intensidade 1 e a maioria dos pixels correspondentes ao background com intensidade 0. Para a contagem dos veículos, define-se regiões de interesse, uma por faixa da via (o vídeo analisado possui cinco faixas). Verificando-se a porcentagem de pixels com intensidade 1 nas regiões de interesse, pode-se detectar a presença de um veículo. Para avaliar o algoritmo proposto, foi baixado um vídeo que está disponibilizado gratuitamente na internet. Utilizando-se uma porcentagem de preenchimento de 50% dos pixels da região de interesse como critério para a contagem dos veículos, obteve-se uma taxa de acertos superior a 94%. Os principais desafios a serem abordados em trabalhos futuros são: 1) atenuar o impacto da sombra na contagem dos veículos; 2) tratar casos nos quais veículos cruzam entre duas regiões de interesse; 3) generalizar a operação para ambientes não controlados, por exemplo, cenários escuros e/ou com chuva.