\chapter{Conclusões e trabalho futuro}\label{chapter:conclusions}
\thispagestyle{myheadings}
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% intro
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%Neste capitulo serão apresentados os resultados obtidos nas diferentes frentes que foram abordadas anteriormente. Os resultados serão apresentados separadamente para cada um dos diferentes algoritmos implementados.

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% conclusions
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\section{Conclusões}\label{sec:conclusions}
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%A escolha dos parâmetros aplicados ao algoritmo permitiu melhorar significativamente a qualidade dos dados obtidos. A escolha rigorosa dos parâmetros revelam-se de facto um passo importante para o processamento das imagens. Assim, foi bem sucedida a implementação de dois algoritmos de deteção de delimitadores de estrada que se demonstraram uma forma interessante de proceder à segmentação, especialmente em ambientes urbanos.

O processo de separação da imagem em duas regiões permitiu melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelo algoritmo ``Lane Tracker''. Assim, foi bem sucedida a implementação de uma metodologia de crescimento de regiões que se demonstrou uma forma interessante de proceder à separação da imagem em regiões.
 Contudo  o algoritmo que apresenta melhor desempenho é o ``Real Time Detection in Urban Streets'', este apresenta uma descrição mais exata das linhas e uma taxa de sucesso superior relativamente aos métodos apresentados.
A escolha dos parâmetros e a calibração da câmara revelaram-se de fato um passo importante para a deteção das marcações da estrada melhorando significativamente a qualidade dos resultados obtidos.
Assim, foi bem sucedida a implementação de dois algoritmos de deteção de delimitadores de estrada que se demonstraram uma forma interessante de proceder à segmentação, especialmente em ambientes urbanos.

O trabalho efetuado nesta dissertação de Mestrado não se encontra isolado do enquadramento de aplicações em sistemas de apoio à condução. Com a aplicação conjunta de algoritmos de seguimento de obstáculos aplicados a lasers, é possível proceder ao planeamento de uma trajetória. Desta forma, é importante o estudo e a continuação do desenvolvimento de sistemas de visão artificial, não só para o uso de sistemas de apoio á condução, mas também para   aplicações industriais. A aplicação atual de sistemas de visão enfrenta o problema da fiabilidade total. Infelizmente, apesar dos resultados obtidos serem bastante satisfatórios, a aplicação de metodologias de apoio a condução não são totalmente fiáveis, sobretudo em condições muito variáveis, é ainda um problema por resolver. Assim sendo, o trabalho aqui desenvolvido não apresenta uma conclusão final, mas demonstra aquilo que deve ser continuado a nível de sistemas de visão, as áreas e situações que devem ser melhoradas.
\pagebreak

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% future work
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\section{Trabalho futuro}\label{sec:future}
Com a realização deste trabalho pode-se concluir que muito se tem efetuado na área da visão artificial. Esta é uma área muito vasta, com inúmeras aplicações e soluções.
 
Alguns dos caminhos que podem ser explorados no seguimento deste trabalho serão a deteção das faixas de rodagem, a deteção da topologia das marcações de estrada e com esta informação seria possível saber o sentido de rodagem das faixas.

Um dos maiores desafios da deteção de estrada usando visão, são as condições de luz variáveis em ambientes de estrada, como por exemplo durante a noite onde não existem condições de luz suficientes para que esta solução seja viável. Para ultrapassar este problema poderia ser usada uma câmera térmica, pois durante a noite a estrada continua a ter uma assinatura térmica distinta do ambiente que a rodeia.  


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