Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Extensão e controle de câmeras IP por engenharia reversa e sua aplicação em reconhecimento de imagens
CAUE FELCHAR, Erikson Freitas Morais

Última alteração: 2018-06-12

Resumo


De robôs seguranças a controle de qualidade a detecção de objetos é um dos pilares da visão computacional, tendo isto em mente a criação de um sistema de software e hardware capaz de reconhecer objetos e segui-los por meio de uma câmera IP têm utilidade ubíqua. Este trabalho descreve o processo de criação de um software capaz de controle de hardware arbitrário por meio de configurações de usuário, e sua utilização com um classificador por limiarização em cores.Para análise do funcionamento do reconhecedor de imagens comparou-se a saída do classificador com dados classificados a mão por análise da distância euclidiana do centro real do objeto na imagem ao ponto detectado pelo software, e se o ponto detectado estava dentro das margens do objeto.Analisou-se o funcionamento qualitativo do software e sua precisão, na qual obteve-se alto grau de acerto do objeto na imagem, 79.8%, e uma distância média do centro do objeto de 177±53 pixels. O grau de erro do software não foi o bastante para impedir a câmera de seguir os objetos, se em ambiente controlado. Atendeu as especificações do projeto, mesmo com a classificação por limiarização deixando a desejar quando se uso o sistema fora do ambiente em que foi calibrado.

De robôs seguranças a controle de qualidade a detecção de objetos é um dos pilares da visão computacional, tendo isto em mente a criação de um sistema de software hardware capaz de reconhecer objetos e segui-los por meio de uma câmera IP têm utilidade ubíqua. Este trabalho descreve o processo de criação de um software capaz de controle de hardware arbitrário por meio de configurações de usuário, e sua utilização com um classificador por limiarização em cores.

Para análise do funcionamento do reconhecedor de imagens comparou-se a saída do classificador com dados classificados a mão por análise da distância euclidiana do centro real do objeto na imagem ao ponto detectado pelo software, e se o ponto detectado estava dentro das margens do objeto.

Analisou-se o funcionamento qualitativo do software e sua precisão, na qual obteve-se alto grau de acerto do objeto na imagem, 79.8%, e uma distância média do centro do objeto de 177±53 pixels. O grau de erro do software não foi o bastante para impedir a câmera de seguir os objetos, se em ambiente controlado. Atendeu as especificações do projeto, mesmo com a classificação por limiarização deixando a desejar quando se uso o sistema fora do ambiente em que foi calibrado.


Palavras-chave


Controle; Visão-Computacional; Limiarização