| Texto completo | |
| Autor(es): |
Lessa Ribeiro, Matheus Vieira
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Aching Samatelo, Jorge Leonid
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Cetertich Bazzan, Ana Lucia
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS; v. 23, n. 4, p. 5-pg., 2022-04-01. |
| Resumo | |
Traffic congestion is a significant issue in urban areas and can cause adverse effects. In this paper. our proposal categorizes the traffic activity from video through three steps: vehicle monitoring, feature extraction, and classification. The vehicle monitoring step comprises an object detector based on a convolutional neural network and multi-object tracker. The feature extraction step uses information related to each detected vehicle, in various points of the road, to represent the traffic condition through three features: density, flow, and velocity. We tested on the UCSD dataset and achieved the best performance with 98.82% of accuracy, which outperformed the state-of-the-art methods. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/24423-3 - 2 UEI internet 2.0 e embarcada em veículos como fontes heterogêneas de dados em cidades inteligentes |
| Beneficiário: | Ana Lúcia Cetertich Bazzan |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 18/05150-4 - 2 UEI internet 2.0 e embarcada em veículos como fontes heterogêneas de dados em cidades inteligentes |
| Beneficiário: | Matheus Vieira Lessa Ribeiro |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |