Rastreamento de múltiplos objetos utilizando filtro de Kalman

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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
dc.date.available 2021-10-01T22:34:56Z
dc.date.issued 2021-09-27
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228611
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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