Year: 2024
Type: book
Abstract: Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma rede neural convolucional baseada no modelo YOLOv8, projetada para auxiliar motociclistas no trânsito ao detectar situações de tráfego cruzado e emitir alertas em tempo real sobre possíveis riscos de colisão. Dados recentes do Portal do Trânsito indicam que o número de mortes de motociclistas no Brasil aumentou de 12.058 em 2022 para 12.870 em 2023, representando 38% do total de fatalidades no trânsito. Em paralelo, tecnologias como o sistema ARAS (Advanced Rider Assistance Systems), desenvolvido pela Ducati em parceria com a Bosch, mostram o potencial de soluções baseadas em inteligência artificial para aumentar a segurança no trânsito, mas são atualmente limitadas a modelos comerciais como a Ducati Multistrada V4, disponíveis apenas para a comunidade europeia. A proposta deste projeto busca preencher essa lacuna, oferecendo uma solução acessível e eficiente que, ao identificar e classificar objetos como veículos, pedestres e outros obstáculos cruzando a via, contribui para a redução de acidentes e o aumento da segurança viária. O sistema foi treinado com um conjunto de dados específico, garantindo alta precisão em diversos cenários urbanos, e apresenta viabilidade prática para implementação em sistemas de assistência ao motociclista.
Author: Victor, Magnus La Porta
Language: Portuguese
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W6996470159