Page 142 - revista-vol-10

Smart Traffic
CIDADES E
11 COMUNIDADES
SUSTENTÁVEIS
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Equipe
Alex B. dos Reis - P6 - GES | Helio A. M. Rocha - P6 - GEC
Miguel José A. Ribeiro - P6 - GEA
Orientador
Prof. Carlos Francisco de Almeida Cavalcanti Ribeiro

Estudo recentes demonstram que, mesmo com a grande variedade de meios de transporte disponíveis,
o trânsito automotivo ainda é um grande problema social. De acordo com o Instituto Ipsos, o brasileiro
gasta em média 2h7min no trânsito por dia, totalizando 32 dias por ano. Em conjunto, uma pesquisa
feita pela Quanta Consultoria concluiu que o Brasil perde, em média, R$ 267 bilhões por ano devido aos
congestionamentos. Dessa forma, este projeto tem como intuito reduzir o tempo de espera nos semá-
foros através da identificação e reutilização do tempo que seria desperdiçado.

Projeto

O projeto consiste em um conjunto de câmeras que analisam todos os lados de um cruzamento com se-
máforos e identificam a quantidade de carros aguardando em cada lateral. Com essas informações o sis-
tema controla os semáforos de modo que, se não houverem carros aguardando na fila de um semáforo,
este não é aberto e a análise passa para o próximo. Além disso, também é verificado se depois de aberto,
todos os veículos na fila já atravessaram. Caso sim, o sinal é fechado e o sistema volta a repetir o ciclo de
funcionamento. Desse modo, todo o tempo economizado durante a execução pode ser redistribuído para
os demais semáforos caso seja necessário, permitindo que haja um maior fluxo de carros no mesmo perí-
odo de tempo sem que qualquer motorista seja prejudicado no processo.

Funcionamento

O servidor recorrentemente solicita ao cliente instalado em campo, imagens sobre a situação dos lados
do cruzamento. Essas fotos são tiradas utilizando um Raspberry Pi, uma câmera e o pacote OpenCV. A
comunicação entre client e server se dá por meio de uma interface socket, que utiliza uma rede sem fio
para transmissão. Assim que a figura é recebida pelo servidor, ela é analisada utilizando a rede neural YOLO
para detectar a presença ou ausência de veículos na imagem. Com base no retorno desse processamento,
é tomada uma decisão sobre os estados das lâmpadas. Uma vez tomada a decisão, o servidor transmite
ao cliente uma ordem. Essa ordem por sua vez, é repassada, utilizando comunicação serial, para o atuador,
que altera a ligação das lâmpadas. Com exceção do controle direto das lâmpadas, que é feito utilizando um
microcontrolador ATMEGA 328p programado em linguagem C, toda a lógica de funcionamento do projeto
foi desenvolvida utilizando a linguagem Python.

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