Reconhecimento de sinais de trânsito para veículos autônomos

• Processo: 20/07043-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: Intel
• Pesquisador responsável: Hélio Pedrini
• Beneficiário: Fabrício Ferreira da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC)
• Vinculado ao auxílio: 17/21506-0 - Criptografia visual utilizando FPGA para autenticação em transações online, AP.PITE
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizado computacional Veículos autônomos Sinalização de tráfego Reconhecimento de objetos Reconhecimento de imagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | processamento de vídeos | Visão Computacional | Processamento Gráfico

Resumo

O reconhecimento de sinais de trânsito é um campo de pesquisa que tem recebido grande interesse nos últimos anos devido ao seu potencial de uso em várias aplicações, tais como condução autônoma de veículos e assistência ao condutor. Durante a navegação de carros autônomos, por exemplo, um sistema de câmeras deve identificar e reconhecer as placas de trânsito em tempo real para que o veículo possa trafegar de maneira segura e de acordo com a legislação. Entretanto, as placas de trânsito são vulneráveis a ataques, tais como adesivos e projeções com informações falsas. Este plano descreve um conjunto de atividades para desenvolver e analisar técnicas para tornar um sistema de visão computacional para navegação autônoma mais robusto a ataques. Vários experimentos e conjuntos de dados serão empregados na avaliação do método proposto. (AU)