CLASSIFICAÇÃO E CONTAGEM DE VEÍCULOS EM MÚLTIPLAS FAIXAS COM ANÁLISE DE IMAGEM EM TEMPO REAL

Resumo

Com o avanço da tecnologia, o custo e o tempo para o desenvolvimento dos veículos se tornou menor, com isso, ficaram mais acessíveis à população, fazendo com que a sua frota aumentasse consideravelmente. Com o aumento da frota de veículos circulantes e a baixa infraestrutura das rodovias para receberem um fluxo alto de veículos, transformaram uma solução de deslocamento em sérios problemas da mobilidade, causando imensos congestionamentos nas vias urbanas e alto estresse da população, tornando as pessoas mais agressivas e prejudicando a segurança de pedestres, ciclistas e, até mesmo, os próprios motoristas. Para isso, monitorar o tráfego de forma inteligente, denominado Intelligent Traffic Systems (ITS) é uma solução para desafogar o trânsito brasileiro. Levando em consideração que a grande maioria das tecnologias utilizadas para detectar o tráfego são consideradas intrusivas (instalados diretamente sobre a via), gerando algumas desvantagens na instalação ou manutenção, este trabalho propõe uma solução de detecção utilizando visão computacional, na qual substituirá todos os sensores intrusivos por uma câmera e um computador com o sistema de monitoramento instalado, possibilitando monitorar múltiplas faixas com a utilização apenas de um sensor, além de enriquecer com imagens e vídeos em tempo real com as condições atuais do tráfego. Esse sistema será responsável por realizar a contagem do fluxo de veículos e sua classificação, sendo distinguida em 5 tipos: moto, carro/utilitário, ônibus, caminhão e indefinido. Para a criação do projeto, será necessário desenvolver um algoritmo que seja responsável por identificar o objeto e tenha inteligência para que possa classificá-lo em sua respectiva categoria, então, será utilizada uma rede neural que é uma espécie de neurônios artificiais interligados que representa o cérebro humano, sendo capaz de desenvolver inteligência para a tomada de decisão. Os resultados serão definidos através do percentual de acerto na classificação, sendo excelente quando atingir 90% ou mais, ótimo entre 80% e 90%, bom para 60% a 80%, regular entre 40% e 60% e ruim quando for inferior a 40%. Esse trabalho de conclusão de curso propõe uma solução para melhorar as condições do trânsito brasileiro através do monitoramento inteligente de tráfego, utilizando análise de vídeo em tempo real. Os principais desafios desse projeto são monitorar múltiplas faixas simultaneamente, utilizando o mínimo de processamento do computador e classificar o veículo de forma eficiente, além de desenvolver um sistema com menor custo operacional e de fácil deslocamento, visto que para alterar o ponto de captura basta apenas mover a câmera para a área de interesse.