O Machine Learning (aprendizado de máquina) é bastante utilizado como um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos de dados analíticos. No entanto, trata-se um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Descrição do problema do mundo real
Como todo sistema de Machine Learning, deve saber o que procurar na imagem. Ao filmar o veículo, o sistema deve saber que o alvo é a placa, o mesmo deve ser reconhecido e se efetuou algum descuido de trânsito, devendo ser autuado de acordo com a infração realizada pelo condutor do veículo motorizado.
Tipo de serviço cognitivo utilizado no trânsito para com o reconhecimento da imagem com o intuito de educar os condutores de veículos
Como todo sistema de Machine Learning, o projeto de Visão Computacional deve saber o que procurar na imagem (placa do veículo). No entanto dentre as principais funcionalidades desta tecnologia, tais como: etapas para o reconhecimento de imagem, processo de segmentação, detecção de bordas, reconhecimento de padrões, utilização de Redes Neurais, Inteligência Artificial e/ou Aprendizado de Máquina. A partir destas funcionalidades, buscamos demonstrar aplicações da tecnologia de visão computacional na mobilidade urbana para o reconhecimento de padrões que possam auxiliar na resolução de problemas que ocorrem no trânsito constantemente no cotidiano das cidades.
Como este serviço cognitivo pode ajudar a resolver o problema de reconhecimento por imagem
No mundo, a cada dia o crescimento da frota de veículos nas grandes cidades se deve ao aumento do poder econômico da população, que por muitas vezes são influenciadas pelas grandes montadoras. O objetivo disto é desenvolver um sistema que faça a detecção de veículos em tempo real, em que eles estejam cometendo infrações de trânsito por meio de técnicas de Visão Computacional, e os classifique. Desta forma, saberemos quais são as infrações de trânsito mais cometidas no dia a dia da população.
A detecção de veículos poderá ser obtida utilizando a linguagem C++, e neste momento, estão sendo feitos testes com diferentes técnicas, para classificar o tipo de infrações dos veículos. O interesse é na detecção de caminhões em lugares onde o seu trânsito têm restrições. O equipamento utilizado consiste em uma única câmera fixa, posicionada em um local estratégico, interligada a um notebook e utilizando-se desta aplicação. Assim sendo, pela utilidade que este protótipo pode representar no auxílio ao controle e monitoramento do trânsito nas grandes cidades, é justificada a implementação dessa aplicação de monitoramento automatizado de trânsito, com técnicas de Visão Computacional, auxiliando no controle e mapeamento de trânsito.
Enfim, a infração realizada pelo condutor do veículo deve ser punitiva e/ou educativa, com a finalidade de fazer com que não continue cometendo mais infrações e que as estatísticas não se agravem com as ocorrências do cotidiano das cidades pelo mundo.
Portanto, isto tem como objetivo de conscientizar os condutores sobre as leis de transito, alertando-os sobre os perigos que nele ocorrem e, sobretudo como devemos nos comportar e respeitar as leis para a sua segurança e as dos outros pedestres e/ou condutores da grande gama de veículos existentes no cotidiano.
