FenixEdu™

Dissertação

{en_GB=Adaptive Illumination: Vehicle Tracking in Bridges With Surveilance Cameras} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A mudança de paradigma em relação a sistemas de controlo autónomos, introduzida com temas com os quais ficamos cada vez mais familiarizados, como cidades inteligentes e condução autónoma, aliada ao crescente interesse na minimização de consumo energético e desenvolvimento de tecnologias de vigilância automáticas permite introduzir e explorar sistemas de iluminação adaptativa à ocupação para espaços de interesse público como pontes e túneis, totalmente independentes de operadores humanos. Neste trabalho é explorada a arquitectura de um sistema de iluminação autónomo que, através de sensoreamento com câmaras de vigilância, detecta e segue os veículos no ambiente de estudo, e produz a iluminação necessária aos mesmos, adaptando-se à taxa de ocupação para cada instante de tempo. Os principais aspectos focados são o seguimento de veículos e a optimização de iluminação. É feito um estudo da importância da modelação precisa do comportamento dos veículos na performance do seguimento. É também analisada a influência da frequência de obtenção de dados de sensoreamento e do ruído associado às medidas no desempenho do filtro. Apresentam-se e comparam-se duas propostas de algoritmos que permitem obter a configuração óptima de iluminação de uma dada via enquanto garantem a segurança dos seus utilizadores., en=The paradigm shift towards autonomous control systems, introduced with themes that we are becoming increasingly familiar, such smart cities and autonomous driving, in addition with the growing interest in energy consumption minimization and in development of automatic surveillance technologies allows to introduce and exploit adaptive lighting systems totally independent of human operators for spaces of public interest such as bridges and tunnels. In this work an architecture of an autonomous lighting system that through sensing with surveillance cameras, vehicles detection and tracking produces the necessary illumination to each vehicle, is presented. The main focus lies on vehicle tracking and lighting optimization. A performance study of the tracking results is made in order to analyze the relevance of precise modeling of the vehicles behavior.The influence of data acquisition rate and of measures associated noise on filter performance is also studied. Two algorithm proposals that aims to obtain the optimal illumination configuration for a given road infrastructure while guaranteeing the safety of its users are presented and compared.}
Keywords: {pt=Extended Kalman Filter, Modelos de Movimento, Seguimento de Veículos, Optimização Linear, Dimming, Iluminação Adaptativa, en=Extended Kalman Filter, Motion Models, Vehicles Tracking, Linear Optimization, Dimming, Adaptive Illumination}

Discussão: novembro 17, 2017, 18:0