Detecção de semáforo utilizando sistemas embarcados e técnicas de aprendizagem de máquina

Abstract

Os veículos autônomos devem ser capazes de perceber semáforos e reconhecer seus estados presentes, além de seguir seu caminho corretamente. O trabalho propõe a interpretação de imagens por uma câmera e executa a tomada de decisão para o veículo autônomo construído, com pouco poder computacional e embarcado com Raspberry Pi. Utilizando visão computacional para seguir a trajetória da pista e reconhecimento de semáforo com o algoritmo Haar Cascade para a identificação e o algoritmo de Árvore de Decisão para a classificação do sinal. No final dos experimentos, o modelo construído foi capaz de classificar corretamente os sinais do semáforo com 80% de precisão.