| Summary: | This work aims to present a system for parking spaces detection using opportunistic cameras. The central idea is to use images from cameras that are already installed to identify possible parking spaces. It is important to highlight that legal, privacy and security issues in using cameras for parking detection is out of scope. This work addressed the problem of how to use cameras opportunistically to detect free parking spaces. The idea for the solution is that by means of embedded systems, adapted them to the cameras already installed in the city, we can successfully design the detection of vacancies. The main objective of this work is to present the feasibility of using embedded systems to detect parking spaces, for such, it is proposed three image processing techniques to solve the problem and as main contribution it is presented a distributed architecture for use of cameras opportunistically to obtain the images. The major contributions of this work were the development of three image processing techniques for vehicle detection; a distributed and opportunistic architecture proposal using cameras to detect parking spaces; comparative evaluation of the proposed architecture and two other existing architectures; a routing algorithm for routing requests in the Embedded architecture Initially, it was evaluated three proposed image processing techniques to detect parking spaces, the best technique was the Dilation after Border Detection with a success rate close to 100%, this evaluation was performed to choose the technique used in the rest of this work. After choose the best technique, it was performed an experiment using the proposed architecture and two others that are used for comparison, the result of the experiment demonstrated the feasibility of use the Embedded architecture. To conduct large experiments is a complex task, because of this a simulation was developed using the network simulator Sinalgo to analyze four variables in the system (communication radius, number of auxiliary cameras, amount of simultaneous requests and percentage of failed cameras). The simulation result shows that the factors with the greatest influence on the variation of the average times of the requests are the size of the communication radius and the amount of auxiliary cameras. === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Este trabalho apresenta um sistema para detecção de vagas de estacionamento utilizando câmeras de forma oportunista. A ideia central é a utilização de imagens provenientes de câmeras já instaladas para verificar a existência de vagas de estacionamento. É importante ressaltar que questões legais, de segurança e privacidade no uso de câmeras para detecção de vagas de estacionamento estão fora do escopo desta dissertação. Neste trabalho é abordado o problema de como utilizar câmeras de forma oportunista para detecção de vagas de estacionamento. A ideia para a solução é que por intermédio de sistemas embarcados, adaptado-os às câmeras já instaladas na cidade, podemos conceber satisfatoriamente a detecção de vagas. O objetivo principal deste trabalho é apresentar a viabilidade da utilização de sistemas embarcados para detecção de vagas de estacionamento. Para tal são propostas três técnicas de processamento de imagens para resolução do problema e como principal contribuição temos a apresentação de uma arquitetura distribuída para utilização de câmeras de forma oportunista para obtenção das imagens. As principais contribuições deste trabalho são a avaliação de três técnicas de processamento de imagens para detecção de veículos; proposta de uma arquitetura distribuída e oportunista utilizando câmeras para detecção de vagas de estacionamento; uma avaliação comparativa entre a arquitetura proposta e outras duas arquiteturas existentes; e um algoritmo de roteamento para encaminhamento das requisições na arquitetura Embutida. Inicialmente foram avaliadas três técnicas propostas de processamento de imagens para detecção de vagas de estacionamento, sendo a melhor delas a Dilatação após Detecção de Borda com uma eficácia de aproximadamente 100%. Essa avaliação serviu para escolhermos a técnica usada no restante do trabalho. Após a escolha da técnica, realizamos um experimento utilizando a arquitetura proposta e outras duas que serviram para comparação. O resultado do experimento demonstrou a viabilidade da utilização da arquitetura Embutida. Como realizar experimentos de grande porte é uma tarefa complexa, foi desenvolvida uma simulação utilizando o simulador de redes Sinalgo para analisar quatro variáveis no sistema (raio de comunicação, quantidade de câmeras auxiliares, quantidade de requisições simultâneas e percentual de falhas nas câmeras). Com o resultado da simulação pode-se concluir que os fatores com maior influência na variação dos tempos médios das requisições são o tamanho do raio de comunicação e a quantidade de câmeras auxiliares.
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