Olhando para a cidade: big data e visão computacional para análise de ambientes urbanos

• Processo: 15/03475-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: Gabriel Augusto Bianchi Azevedo Ferreira
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 16/12667-8 - Representação e análise de um modelo de cidade baseado em dados utilizando informações visuais e não-visuais, BE.EP.IC
• Assunto(s): Mineração de dados Big data Visão computacional Metadados Reconhecimento de padrões Câmeras de vídeo Análise de imagens Ambientes urbanos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Banco de dados | big data | data mining | Informática urbana | Reconhecimento de Padrões | Visão Computacional | Visão computacional e Informática urbana

Resumo

O presente projeto propõe desenvolver e aplicar métodos para se estudar o ambiente urbano a partir de câmeras de vídeo. O estudo buscará abranger duas etapas ligadas à análise de cenas urbanas. A primeira delas tratará da formação de um banco de dados consistente, que reunirá grande quantidade de informações em forma de vídeo e metadados sobre um ou mais ambientes urbanos (ruas e avenidas da cidade de São Paulo). Esta etapa inclui projetar o banco de dados e os robôs para aquisição dos dados, bem como modelos e algoritmos para garantir sua qualidade. A etapa seguinte será a do data mining, ou seja, a exploração e interpretação daquela grande quantidade de dados obtida na primeira etapa. A análise das imagens terá como objetivo principal a detecção de três elementos fundamentais à paisagem urbana: I) veículos, II) prédios e estabelecimentos, e III) pedestres ou transeuntes. Para isso, serão utilizados métodos e algoritmos da visão computacional e de reconhecimento de padrões. Grande parte dos estudos de ambientes urbanos que podem ser feitos a partir de imagens pressupõe o conhecimento desses três elementos básicos citados. Daí decorre o interesse em detectá-los.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

TOKUDA, ERIC K.; FERREIRA, GABRIEL B. A.; SILVA, CLAUDIO; CESAR-, ROBERTO M., JR.; IEEE. A NOVEL SEMI-SUPERVISED DETECTION APPROACH WITH WEAK ANNOTATION. 2018 IEEE SOUTHWEST SYMPOSIUM ON IMAGE ANALYSIS AND INTERPRETATION (SSIAI), v. N/A, p. 4-pg., 2018-01-01. (15/22308-2, 16/12077-6, 14/24918-0, 15/03475-5)