Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35927| Título: | Byakugan: sistema de contagem autônoma de veículos em vias públicas |
| Título(s) alternativo(s): | Byakugan: autonomous vehicle counting system for public roads |
| Autor(es): | Pauli, Felipe Camargo de |
| Orientador(es): | Lopes, Heitor Silvério |
| Palavras-chave: | Tráfego urbano - Administração Veículos Contagem - Controle automático Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) Visão por computador City traffic - Management Vehicles Counting - Automatic control Deep learning (Machine learning) Computer vision |
| Data do documento: | 5-Jul-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | PAULI, Felipe Camargo de. Byakugan: sistema de contagem autônoma de veículos em vias públicas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023. |
| Resumo: | Este trabalho se insere no contexto de crescente urbanização e necessidade de gestão eficiente do tráfego urbano, propondo uma solução de software para a automação da contagem de veículos em vias públicas. Com a aplicação de técnicas de big data, deep learning e visão computacional, objetiva-se fornecer uma solução em tempo real útil tanto para entidades governamentais quanto para empresas privadas. A solução desenvolvida envolve a implementação de uma série de algoritmos categorizados em pré-processamento de vídeo e detecção e contagem de veículos. O trabalho também almeja a criação de um modelo de dados para organizar as informações coletadas e uma página web para a visualização dos mesmos. A metodologia adotada engloba o uso de uma arquitetura de computação em borda para o pré-processamento de imagens e um servidor centralizado para tarefas mais pesadas, além da utilização do Kafka para gerenciar o fluxo de dados. Como resultado, espera-se que a solução proposta contribua para a eficiência do gerenciamento de tráfego e a tomada de decisões baseadas em dados. |
| Abstract: | This study is situated in the context of increasing urbanization and the need for efficient traffic management, proposing a software solution for automating vehicle counting on public roads. By applying big data, deep learning, and computer vision techniques, the aim is to provide a real-time solution useful for both governmental entities and private companies. The developed solution involves the implementation of a series of algorithms categorized into video pre-processing and vehicle detection and counting. The work also aims to create a data model to organize the information collected and a web page for data visualization. The adopted methodology includes the use of edge computing architecture for image pre-processing and a centralized server for heavier tasks, as well as the use of Kafka to manage data flow. As a result, the proposed solution is expected to contribute to the efficiency of traffic management and data-driven decision-making. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35927 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Eletrônica |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| contagemautonomaveiculos.pdf | 12,39 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
