Reconhecimento e Rastreamento de Veículos em Rodovias usando Deep Learning

Unmanned aerial vehicles (UAV) have become increasingly popular and their ability to analyze images collected in real time has drawn the attention of researchers regarding their use in several tasks, as surveillance of environments, persecution, collection of images, among others. This dissertation proposes a vehicle tracking system through which UAVs can recognize a vehicle and monitor it in highways. The system is based on a combination of bio-inspired machine learning algorithms VOCUS2, CNN and LSTM and was tested with real images collected by an aerial robot. The results show it is simpler and outperformed other complex algorithms, in terms of precision. Veículos aéreos não tripulados têm se tornado cada vez mais populares e sua capacidade de analisar imagens coletadas em tempo real tem chamado a atenção de pesquisadores quanto ao seu uso em diversas tarefas, como vigilância de ambientes, perseguição, coleta de imagens, entre outros. Esta dissertação propõe um sistema de rastreamento de veículos através do qual os UAV podem reconhecer um veículo e monitorá-lo em rodovias. O sistema é baseado em uma combinação de algoritmos de aprendizado de máquina bio-inspirados VOCUS2, CNN e LSTM e foi testado com imagens reais coletadas por um robô aéreo. Os resultados mostram que é mais simples e superou outros algoritmos complexos, em termos de precisão.