Sistema de previsão de colisão de pedestre baseado em visão computacional

Abstract

Todos os anos, várias centenas de pessoas morrem devido a acidentes rodoviários. O fator humano é responsável por mais de 90% dos acidentes rodoviários. Sistemas de previsão de colisão de pedestres (PCP) baseados em câmeras são fundamentais para redução de acidentes pois permitem tomadas de decisão antecipadas. Conforme os veículos se tornam mais rápidos, o risco de acidentes fatais com pedestres aumenta, exigindo sistemas PCP com tempo de resposta cada vez menor e com capacidade de prever colisões cada vez mais distantes. Tais sistemas dão ao veículo a capacidade de reduzir a velocidade de colisão ou até mesmo evitá-la. Estudos afirmam que diminuir a velocidade de impacto em 30km/h reduz a chance de um adulto morrer em 40%. As etapas mais críticas e computação intensiva de dados em um sistema PCP são a detecção de pedestres e correspondência estéreo. Nesta Tese, nós propomos soluções otimizadas em taxa de processamento para estas etapas implementadas em plataformas de baixa dissipação de potência e com restrição de recursos como Field-Programmable Gate Array (FPGA). Para a etapa de detecção nós propomos um módulo que implementa as técnicas de Histogram of Oriented Gradients (HOG) e Support Vector Machine (SVM) com suporte para pirâmide de imagens e janelas de detecção de diferentes tamanhos para localização de pedestres próximos ou distantes. A arquitetura proposta do detector consegue processar pixels na vazão máxima e sem perda de frames, através de técnicas de pipeline e divisão espacial de pixels entre unidades de processamento paralelo. Estratégias de otimização de recursos foram propostas tais como o compartilhamento da memória de pesos e resultados entre as unidades. Para corres-pondência estéreo nós implementamos uma solução de alto desempenho da técnica Semi Global Matching (SGM) e propomos melhorias em precisão e adição do suporte à detecção de pixels de oclusão que permitiu alcançarmos alto desempenho e resultados precisos de localização de pedestre. O processamento de duas janelas de detecção de dimensões diferentes permitiu uma redução na taxa de falta de pelo menos 25% em comparação com um detector de janela de tamanho único. Os desempenhos alcançados pelo detector e pelo sistema PCP em resolução HD foram de 130 e 66,2 frames por segundo, respectivamente. Os resultados demonstram que o desempenho de ambos é constante independentemente da quantidade de janelas a serem processadas. Para demonstrar os benefícios do ganho de desempenho, nós desenvolvemos uma estratégia de avaliação que envolveu a criação de uma base de dados sintética de colisões com pedestres. A melhoria de desempenho alcançada pelo sistema PCP com a adição dos módulos de hardware propostos permitiu um aumento em distância para tomada de decisão de 6,5 metros em comparação com outros sistemas PCP mais precisos, mas que são mais lentos. Este trabalho cria alicerces para mais estudos em melhoria de previsão através de desempenho de processamento.