USO DO DEEP LEARNING PARA CLASSIFICAÇÃO DE VEÍCULOS EM VIAS PÚBLICAS PARA DEFINIÇÃO DE PRIORIDADES EM SEMÁFOROS INTELIGENTES
Classificação por imagens. Deep Learning. Single Short Detector. Semáforo Inteligente.
Atualmente, existem vários modelos de semáforos inteligentes no mercado. A tendencia dos
semáforos é que possuam mecanismos que os tornem mais inteligentes e eficazes, com uma
maior interações com os veículos. Um exemplo são os carros autônomos, que são veículos dirigidos
por meio de algoritmos de inteligencia artificial, com o mínimo de interação humana.
Muitos desses automóveis utilizam modelos obtidos pela técnica de aprendizado profundo, também
denominado de DL (Deep Learning) são utilizados para a identificação e a classificação de
imagens para a tomada de decisões no trânsito. Já, existem soluções propostas para semáforos
inteligentes que usam sensores para detectar veículos segurança pública e saúde. Também, algumas
soluções usam DL para capturar, classificar e identificar algumas imagens como placas
de trânsito ou estado do semáforo, estas imagens são extraídas geralmente dentro dos veículo ou
equipamentos localizados na parte superior e externa dos mesmos. Porém, no nosso conhecimento
não foram encontradas soluções que usam DL para classificação de imagens em semáforos
inteligentes. Neste trabalho propõe-se um sistema de classificação de imagens de diferentes
meios de transporte e pedestres o qual será utilizado no algoritmo de um semáforo inteligente.
O sistema de classificação estará baseado em DL, utilizando especificamente o modelo Single
Short Detector (SSD) que apresenta acurácia alta e de rápida execução se comparados as outros
modelos existentes como exemplo, modelos baseadas em CNN. Para o treinamento do modelo
SSD se construirá uma nova base de dados (BD) que considere imagens homógenas de veiculo
de trânsito, já que não existe BD disponíveis na literatura atual. O algoritmo do semáforo
proposto ira se basear no código de transito brasileiro (CTB), que irá definir diferentes prioridades.
Espera-se que com a solução proposta o tempo de espera no trânsito possa ser reduzido,
para isso ira ser determinado um número N de veículos nas vias controlados por um semáforo
algo que não ocorre se comparar com um semáforo atual de tempos de espera fixos, adicionalmente
pretende-se utilizar módulos FPGA (Field Programmable Gate Array) para implementar
a solução em um sistema embarcado.