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A seguran‡a durante a condu‡Æo é um tema de pesquisa muito importante para a indústria automotiva. Uma das tecnologias que podem tornar os carros mais seguros para dirigir é a de detec‡Æo automática da presen‡a e o reconhecimento automático do estado de semáforos. Em situa‡äes do mundo real, dada à varia‡Æo de aparência substancial, por exemplo, devido a diferentes condi‡äes de luz, clima, mudan‡as de ponto de vista, formatos diferentes, falta de padroniza‡Æo, o envelhecimento do semáforo e até deforma‡äes, métodos robustos sÆo necessários. Neste trabalho investigamos e implementamos métodos computacionais para mapeamento, detec‡Æo e o reconhecimento do estado de semáforos. Nós empregamos o algoritmo proposto por Viola-Jones para a detec‡Æo de semáforos em imagens capturadas on-line por câmeras, e Support Vector Machines (SVM) para o reconhecimento do estado dos mesmos. Para obten‡Æo destas imagens, nós utilizamos o veículo autônomo desenvolvido na UFES denominado IARA - Intelligent Autonomous Robotic Automobile.

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Possui gradua‡Æo em Ciência da Computa‡Æo pelo UNIFOR-MG (2010) e mestrado em Informática pela UFES (2014). Atualmente é professor da UEMG e professor do CEFET-MG. Tem experiência na área de Ciência da Computa‡Æo, com ênfase em Linguagens de Programa‡Æo, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial e Processamento de Imagens.

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