Browsing by Author "Silva, Tiago Agostinho da"
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- Algoritmo otimizado para deteção de passagem de sinal vermelho para implementações em sistemas embebidosPublication . Silva, Tiago Agostinho da; Dias, Tiago Miguel Braga da Silva; Jorge, Pedro Miguel Torres MendesO problema da passagem de semáforo vermelho (Red Light Running, RLR) constitui uma das principais causas de acidentes rodoviários, com consequências humanas e económicas significativas. Apesar das várias medidas implementadas ao longo dos anos, a sua frequência permanece elevada, impactando negativamente a segurança nas estradas. Este trabalho explora técnicas atuais de Inteligência Artificial para o desenvolvimento e implementação de um algoritmo otimizado para deteção de RLR, orientado a implementações em sistemas embebidos de gama média. A solução proposta é baseada em análise de vídeo e utiliza regiões de interesse para delimitar áreas de possível violação RLR e a posição do semáforo, permitindo a classificação da sua cor. O algoritmo disponibiliza dois métodos de classificação da cor dos semáforos, sendo um baseado numa rede neuronal convolucional e o outro na análise de características específicas das imagens. Além disso, faz uso do modelo de deteção de objetos YOLOv8, em conjunto com o modelo de seguimento de objetos ByteTrack, para analisar a trajetória dos veículos. Estes modelos são eficientes e eficazes para um possível processamento local e em tempo real. O sistema foi avaliado utilizando vídeos reais e implementado num sistema embebido, nomeadamente na plataforma NVIDIA Jetson Orin Nano, simulando um cenário real de operação local em tempo real. Os resultados demonstram a eficácia do algoritmo, tanto na precisão da deteção de RLR quanto no rápido processamento. Ao utilizar a plataforma NVIDIA Jetson Orin Nano, obteve-se um processamento em tempo real de até 23 imagens por segundo, tirando partido do processador gráfico (GPU) e modelos otimizados de TensorRT. Este sistema oferece uma ferramenta promissora para a deteção e prevenção de RLR, com grande potencial de evolução e implementação em cenários reais, contribuindo significativamente para a segurança rodoviária.