Rastreamento de múltiplos objetos utilizando filtro de Kalman
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Matsuo, Marcos Vinicius |
|
dc.contributor.author |
Pegoretti, Hugo Ferrari |
|
dc.date.accessioned |
2021-10-01T22:34:56Z |
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dc.date.available |
2021-10-01T22:34:56Z |
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dc.date.issued |
2021-09-27 |
|
dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228611 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Blumenau. Engenharia de Controle e Automação |
pt_BR |
dc.description.abstract |
O rastreamento de múltiplos objetos em vídeo é um campo de estudo da área de visão
computacional. Basicamente, um dos métodos de rastreamento de objetos mais utilizado
consiste na execução de duas etapas: detecção dos objetos de interesse presentes em uma
cena e estimação da posição destes objetos. Assim, este trabalho propõe a implementação
de um sistema de visão computacional capaz de detectar e rastrear múltiplos objetos em
um vídeo utilizando filtro de Kalman, sendo projetado para estimar de forma precisa a
posição de um objeto de interesse, mesmo em situações em que a posição do objeto não
pode ser medida (por sensores) em um dado instante de tempo. O sistema foi desenvolvido
através do software Matlab, apresentando resultados satisfatórios para diferentes cenários
de operação. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Tracking multiple objects in video is an area of computer vision. One of the most
used object tracking methods is the execution of two steps: detection of objects of interest
present in a scene and estimation of the position of these objects. Thus, this work proposes
the implementation of a computer vision system capable of detecting and tracking multiple
objects in a video using a Kalman filter, being designed to accurately estimate the position
of an object of interest, even in situations where the position object cannot be measured
(by sensors) at a given instant of time. The system was developed using Matlab software,
presenting satisfactory results for different operating scenarios. |
pt_BR |
dc.format.extent |
50 f. |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.publisher |
Blumenau, SC |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access |
en |
dc.subject |
Filtro-de-Kalman |
pt_BR |
dc.subject |
Detecção |
pt_BR |
dc.subject |
Rastreamento |
pt_BR |
dc.subject |
Kalman-Filter |
pt_BR |
dc.subject |
Tracking |
pt_BR |
dc.title |
Rastreamento de múltiplos objetos utilizando filtro de Kalman |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
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