Um método SIFT-SVM para detectar carros em imagens de UAV

Nos últimos anos, o advento de veículos aéreos não tripulados (VANTs) para fins de sensoriamento remoto civil gerou muito interesse devido às várias novas aplicações que podem oferecer. Uma delas é representada pela detecção automática e contagem de carros. Neste artigo, propomos um novo método de detecção de carros. O processo começa com uma extração de características baseada na transformação de características invariantes escalares (SIFT), graças à qual um conjunto de pontos de interesse é identificado na imagem considerada e descrito de forma adequada. Em seguida, o processo discrimina entre os pontos de interesse atribuídos a carros e aqueles associados a todos os demais objetos por meio de um classificador de máquina de vetores de suporte (SVM). Resultados experimentais foram conduzidos em uma cena real de UAV. Eles mostram como o método proposto permite fornecer desempenhos de detecção interessantes.