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Projecte llegit

Títol: Real-time vehicle speed estimation using Unmanned Aerial Vehicles for traffic surveillance

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director/a: ROYO CHIC, PABLO

Departament: DAC

Títol: Real-time vehicle speed estimation using Unmanned Aerial Vehicles for traffic surveillance

Data inici oferta: 04-05-2023     Data finalització oferta: 04-05-2023


Estudis d'assignació del projecte:
    DG ENG AERO/SIS TEL
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: Fora UPC    
 
        Supervisor/a extern: Miguel Angel Fas Millan
        Institució/Empresa: German Aerospace Center (DLR)
        Titulació del Director/a: Phd in Computer Architecture
 
Paraules clau:
Inteligencia artificial, detección de objetos, Control de tráfico, UAS
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
Este Trabajo de Final de Grado se ha hará en la compañía DLR
(German Aerospace Center), un centro de investigación nacional
para aviación y vuelos espaciales. Aunque el centro tiene
departamentos en toda Alemania, las oficinas del grupo de
vehículos no tripulados se encuentran en Braunschweig, donde se
llevará a cabo la mayoría del proyecto.

El TFG se va a hacer en el marco de un proyecto llamado
LABYRINTH. Este proyecto europeo tiene el objetivo de crear y
validar un conjunto de aplicaciones para regular el tráfico de
drones de manera segura y eficiente en entornos civiles. Entre
sus objetivos está demostrar la utilidad que puede tener el
sistema en control del tráfico de carreteras, y para poder
cumplir sus objetivos necesitan un método que les permita obtener
la velocidad de los vehículos en la calzada con el uso de sus
drones.

Este trabajo tiene como objetivo la implementación y subsecuente
caracterización de un sistema de detección, seguimiento y
estimación de la velocidad de vehículos usando exclusivamente la
información obtenida desde el dron. Para poder hacer el proyecto,
se usarán tecnologías basadas en la visión por computador y se
hará de manera que la herramienta solo necesite información
fácilmente obtenible del dron (como su posición y el ángulo de la
cámara) y el vídeo en vivo, detectando el máximo de vehículos
simultáneamente y aproximando sus velocidades y posiciones en
tiempo real.
 
Overview (resum en anglès):
Drones are an emerging tool for traffic surveillance; however, they inherently lack the capability
to solely obtain vehicle speed on the road. This Bachelor¿s thesis presents the
design, implementation and study of a system to detect the position, velocity and type
of vehicles using the video stream obtained from drones. The solution is created to be
used with any kind of aerial vehicle but is tailored for the drones in the European project
LABYRINTH, of which the thesis has been a part.
The tool utilizes the video feed from a sole camera and the telemetry data from the drone
to detect, track and project the objects present on the road from the image into reality. This
allows for an estimation of their position and speed. The detection and tracking algorithm
implemented is the Simple Online Real Time algorithm, which is often referred to as SORT.
Once the position has been acquired, another stream is generated that displays the same
video, but with the bounding boxes, velocity and confidence ratings of all identified vehicles,
with an overall computing time lower than the frame rate. After implementation, the tool
underwent testing in a simulated environment to determine its assets and shortcomings,
and was used during the LABYRINTH traffic monitoring flight tests.
The Bachelor¿s thesis achieves the aimed objectives with minimum resource utilization, using
readily available logic and open-source software to strike an optimal balance between
real-time functionality and precise detection of vehicle position.

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