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dc.creator.IDBARROS, A. V.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1751531085966614pt_BR
dc.contributor.advisor1VELOSO, Luciana Ribeiro.
dc.contributor.advisor1IDVELOSO, L. R.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2498050002491677pt_BR
dc.contributor.referee1GURJÃO, Edmar Candeia.
dc.description.resumoA concepção de cidades inteligentes, partem do princípio de que os sistemas de infraestrutura públicos como, energia, água, rodovias dentre outros tipos, podem ser melhores se projetadas, executados e administrados a partir de informações coletadas com o uso de tecnologia integrada. Dentre as tecnologias que podem ser implementadas, o uso de câmeras de vigilância já é uma realidade atualmente. Em muitas cidades do Brasil e do mundo, a avaliação do fluxo de veículos em vias é realizada através da análise de câmeras de vídeo. Sendo assim, é possível utilizar a tecnologia de inteligência artificial para automatizar essa análise e, assim, auxiliar os gestores na tomada de decisão de políticas públicas. Neste trabalho é apresentado uma forma automatizada de análise de fluxo de veículos, utilizando uma rede neural convolucional YOLO para a analisar a quantidade de veículos que trafega por uma via específica, fazendo a contagem automática de cada tipo de veículo em um determinado período.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica.pt_BR
dc.titleEstimativa de fluxo de trânsito utilizando processamento de vídeo.pt_BR
dc.date.issued2022-03
dc.description.abstractThe design of smart cities assumes that public infrastructure systems such as energy, water, highways, among other types, can be better designed, executed and managed from information collected using integrated technology. Among the technologies that can be implemented, the use of surveillance cameras is already a reality today. In many cities in Brazil and around the world, the evaluation of the flow of vehicles on roads is carried out through the analysis of video cameras. Therefore, it is possible to use artificial intelligence technology to automate this analysis and thus assist managers in public policy decisionmaking. In this work, an automated form of vehicle flow analysis is presented, using a YOLO convolutional neural network to analyze the number of vehicles traveling through a specific road, automatically counting each type of vehicle in a given period.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27386
dc.date.accessioned2022-09-22T13:15:53Z
dc.date.available2022-09-22
dc.date.available2022-09-22T13:15:53Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectEstimativa de fluxo de trânsitopt_BR
dc.subjectFluxo de trânsitopt_BR
dc.subjectFluxo de veículos - análisept_BR
dc.subjectProcessamento de vídeopt_BR
dc.subjectProcessamento digital de imagenspt_BR
dc.subjectRede neural convolucional - YOLOpt_BR
dc.subjectYOLO - rede neural convolucionalpt_BR
dc.subjectRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectLinguagem Pythonpt_BR
dc.subjectBiblioteca OpenCVpt_BR
dc.subjectOpenCVpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectTraffic flow estimationpt_BR
dc.subjectTraffic flowpt_BR
dc.subjectVehicle flow - analysispt_BR
dc.subjectVideo processingpt_BR
dc.subjectDigital image processingpt_BR
dc.subjectConvolutional Neural Network - YOLOpt_BR
dc.subjectYOLO - convolutional neural networkpt_BR
dc.subjectConvolutional Neural Networkspt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectPython languagept_BR
dc.subjectOpenCV librarypt_BR
dc.subjectOpenCVpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorBARROS, Abmael Vilar.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeTraffic flow estimation using video processing.pt_BR
dc.identifier.citationBARROS, Abmael Vilar. Estimativa de fluxo de trânsito utilizando processamento de vídeo. 2022 34f. 2022. f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27386pt_BR
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