dc.creator.ID |
BARROS, A. V. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1751531085966614 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
VELOSO, Luciana Ribeiro. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
VELOSO, L. R. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2498050002491677 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
GURJÃO, Edmar Candeia. |
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dc.description.resumo |
A 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.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia Elétrica. |
pt_BR |
dc.title |
Estimativa de fluxo de trânsito utilizando processamento de vídeo. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2022-03 |
|
dc.description.abstract |
The 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.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27386 |
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dc.date.accessioned |
2022-09-22T13:15:53Z |
|
dc.date.available |
2022-09-22 |
|
dc.date.available |
2022-09-22T13:15:53Z |
|
dc.type |
Trabalho de Conclusão de Curso |
pt_BR |
dc.subject |
Estimativa de fluxo de trânsito |
pt_BR |
dc.subject |
Fluxo de trânsito |
pt_BR |
dc.subject |
Fluxo de veículos - análise |
pt_BR |
dc.subject |
Processamento de vídeo |
pt_BR |
dc.subject |
Processamento digital de imagens |
pt_BR |
dc.subject |
Rede neural convolucional - YOLO |
pt_BR |
dc.subject |
YOLO - rede neural convolucional |
pt_BR |
dc.subject |
Redes neurais convolucionais |
pt_BR |
dc.subject |
Redes neurais artificiais |
pt_BR |
dc.subject |
Linguagem Python |
pt_BR |
dc.subject |
Biblioteca OpenCV |
pt_BR |
dc.subject |
OpenCV |
pt_BR |
dc.subject |
Inteligência artificial |
pt_BR |
dc.subject |
Traffic flow estimation |
pt_BR |
dc.subject |
Traffic flow |
pt_BR |
dc.subject |
Vehicle flow - analysis |
pt_BR |
dc.subject |
Video processing |
pt_BR |
dc.subject |
Digital image processing |
pt_BR |
dc.subject |
Convolutional Neural Network - YOLO |
pt_BR |
dc.subject |
YOLO - convolutional neural network |
pt_BR |
dc.subject |
Convolutional Neural Networks |
pt_BR |
dc.subject |
Artificial neural networks |
pt_BR |
dc.subject |
Python language |
pt_BR |
dc.subject |
OpenCV library |
pt_BR |
dc.subject |
OpenCV |
pt_BR |
dc.subject |
Artificial intelligence |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
BARROS, Abmael Vilar. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Traffic flow estimation using video processing. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
BARROS, 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/27386 |
pt_BR |