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A segurança durante a conduçăo é um tema de pesquisa muito importante para a indústria automotiva. Uma das tecnologias que podem tornar os carros mais seguros para dirigir é a de detecçăo automática da presença e o reconhecimento automático do estado de semáforos. Em situaçőes do mundo real, dada ŕ variaçăo de aparęncia substancial, por exemplo, devido a diferentes condiçőes de luz, clima, mudanças de ponto de vista, formatos diferentes, falta de padronizaçăo, o envelhecimento do semáforo e até deformaçőes, métodos robustos săo necessários. Neste trabalho investigamos e implementamos métodos computacionais para mapeamento, detecçăo e o reconhecimento do estado de semáforos. Nós empregamos o algoritmo proposto por Viola-Jones para a detecçăo de semáforos em imagens capturadas on-line por câmeras, e Support Vector Machines (SVM) para o reconhecimento do estado dos mesmos. Para obtençăo destas imagens, nós utilizamos o veículo autônomo desenvolvido na UFES denominado IARA - Intelligent Autonomous Robotic Automobile.