4 resultados para VEGETATION CLASSIFICATION SYSTEM

em Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal


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This paper presents an integrated system for vehicle classification. This system aims to classify vehicles using different approaches: 1) based on the height of the first axle and_the number of axles; 2) based on volumetric measurements and; 3) based on features extracted from the captured image of the vehicle. The system uses a laser sensor for measurements and a set of image analysis algorithms to compute some visual features. By combining different classification methods, it is shown that the system improves its accuracy and robustness, enabling its usage in more difficult environments satisfying the proposed requirements established by the Portuguese motorway contractor BRISA.

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Esta tese tem por objectivo o desenho e avaliação de um sistema de contagem e classificação de veículos automóveis em tempo-real e sem fios. Pretende, também, ser uma alternativa aos actuais equipamentos, muito intrusivos nas vias rodoviárias. Esta tese inclui um estudo sobre as comunicações sem fios adequadas a uma rede de equipamentos sensores rodoviários, um estudo sobre a utilização do campo magnético como meio físico de detecção e contagem de veículos e um estudo sobre a autonomia energética dos equipamentos inseridos na via, com recurso, entre outros, à energia solar. O projecto realizado no âmbito desta tese incorpora, entre outros, a digitalização em tempo real da assinatura magnética deixada pela passagem de um veículo, no campo magnético da Terra, o respectivo envio para servidor via rádio e WAN, Wide Area Network, e o desenvolvimento de software tendo por base a pilha de protocolos ZigBee. Foram desenvolvidas aplicações para o equipamento sensor, para o coordenador, para o painel de controlo e para a biblioteca de Interface de um futuro servidor aplicacional. O software desenvolvido para o equipamento sensor incorpora ciclos de detecção e digitalização, com pausas de adormecimento de baixo consumo, e a activação das comunicações rádio durante a fase de envio, assegurando assim uma estratégia de poupança energética. Os resultados obtidos confirmam a viabilidade desta tecnologia para a detecção e contagem de veículos, assim como para a captura de assinatura usando magnetoresistências. Permitiram ainda verificar o alcance das comunicações sem fios com equipamento sensor embebido no asfalto e confirmar o modelo de cálculo da superfície do painel solar bem como o modelo de consumo energético do equipamento sensor.

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This paper presents a proposal for an automatic vehicle detection and classification (AVDC) system. The proposed AVDC should classify vehicles accordingly to the Portuguese legislation (vehicle height over the first axel and number of axels), and should also support profile based classification. The AVDC should also fulfill the needs of the Portuguese motorway operator, Brisa. For the classification based on the profile we propose:he use of Eigenprofiles, a technique based on Principal Components Analysis. The system should also support multi-lane free flow for future integration in this kind of environments.

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Behavioral biometrics is one of the areas with growing interest within the biosignal research community. A recent trend in the field is ECG-based biometrics, where electrocardiographic (ECG) signals are used as input to the biometric system. Previous work has shown this to be a promising trait, with the potential to serve as a good complement to other existing, and already more established modalities, due to its intrinsic characteristics. In this paper, we propose a system for ECG biometrics centered on signals acquired at the subject's hand. Our work is based on a previously developed custom, non-intrusive sensing apparatus for data acquisition at the hands, and involved the pre-processing of the ECG signals, and evaluation of two classification approaches targeted at real-time or near real-time applications. Preliminary results show that this system leads to competitive results both for authentication and identification, and further validate the potential of ECG signals as a complementary modality in the toolbox of the biometric system designer.