Comparação de algoritmos de subtração de fundo em soluções para gerenciamento de tráfego urbano de veículos e pedestres com base em visão computacional.

Resumo

A crescente população e número de veículos nas grandes cidades têm gerado congestionamentos e complicações no trânsito, cujas soluções são dispendiosas e ineficazes a longo prazo. Para melhorar as condições do tráfego urbano, incluindo a automatização do sistema de semáforos através da tecnologia de visão computacional, o monitoramento inteligente do tráfego tem sido buscado. Este estudo teve como objetivo desenvolver um sistema automatizado e síncrono de análise de tráfego, comparando o desempenho de diferentes algoritmos de subtração de fundo (BGS). Foi criado um software para analisar os algoritmos BGS em termos de contagem de veículos, registro e sentido de direção, enquanto outro foi desenvolvido para detectar pedestres. A revisão sistemática da literatura de artigos publicados entre 01/01/1970 e 31/01/2023 demonstrou que o uso exclusivo do BGS não é suficientemente preciso para aplicação em sistemas de semáforos ou monitoramento autônomo. No entanto, a combinação do BGS com aprendizado de máquina e aprendizado profundo é promissora. Para aprimorar a precisão e outras métricas, como falsos e verdadeiros positivos, é necessário melhorar os filtros individuais e combiná-los com outras tecnologias.