Sistema de tráfego inteligente: SiTI

dc.contributor.advisorGirotto, Pedro Henrique Sales
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0421749067951878
dc.contributor.referee1Nascimento, Polyana Santos Fonseca
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6889523334917369
dc.contributor.referee2Elgrably, Isaac Souza
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7590598824563858
dc.creatorMatsunaga, Daniel Masayuki Aranha
dc.creatorSousa, Marcelo Melo Alamar de
dc.creatorGomes, Marcus Matheus Pereira
dc.creatorSilva, Wallace Ricardo da
dc.date.accessioned2024-11-26T11:25:44Z
dc.date.available2024-11-26T11:25:44Z
dc.date.issued2023-12-06
dc.description.abstractUrban mobility is the term used to refer to the movement of people in urban spaces, in other words, it involves the coming and going of people in cities. Based on this, the integration of advanced technologies in urban mobility is crucial to improve the quality of life and address the challenges of urbanization. The inadequacy of transportation networks, stemming from a lack of proper planning, combined with governmental neglect, is a cause of poor quality of life in traffic, leading to congestion and accidents. The aim of this work is to address traffic problems by utilizing artificial intelligence to develop an intelligent traffic system. To achieve this, a real-time image recognition software was developed using YOLO and OpenCV technologies. It was able to recognize, differentiate, and count different types of vehicles. The results obtained include a prototype capable of extracting data with high precision, allowing the application of these values in calculations for traffic light control.
dc.description.resumoMobilidade urbana é o termo utilizado para se referir ao deslocamento de pessoas pelo espaço urbano, ou seja, se trata do ir e vir das pessoas nas cidades. A partir disso, a integração de tecnologias avançadas na mobilidade urbana é fundamental para melhorar a qualidade de vida e enfrentar os desafios da urbanização. A precariedade das redes de transporte, advindas da falta de um planejamento adequado, somadas ao descaso governamental são causas responsáveis pela má qualidade de vida no tráfego, causando congestionamentos e acidentes. O objetivo deste trabalho é melhorar os problemas de trânsito utilizando da inteligência artificial para desenvolver um sistema de tráfego inteligente. Para isto foi desenvolvido um software de reconhecimento de imagem em tempo real utilizando as tecnologias do YOLO e OpenCV, o mesmo foi capaz de reconhecer, diferenciar e contabilizar os diferentes tipos de veículos. Os resultados obtidos foram um protótipo capaz de extrair dados com alta precisão, o que por sua vez permite a aplicação dos valores obtidos a serem aplicados em cálculos para o controle dos semáforos.
dc.identifier.citationMatsunaga, Daniel Masayuki Aranha et al. Sistema de tráfego inteligente: SiTI. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2023.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cesupa.br/handle/123456789/652
dc.languagepor
dc.publisherCentro Universitário do Estado do Pará
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.graduation-courseBacharelado em Engenharia de Computação
dc.publisher.initialsCESUPA
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectMobilidade urbana
dc.subjectDesenvolvimento de software
dc.subjectTráfego inteligente
dc.subjectLinguagem Python
dc.subjectYou Only Look Once (YOLO)
dc.subject.cnpqENGENHARIAS
dc.titleSistema de tráfego inteligente: SiTI
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso

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