Page 22 - INATEL - Revista Fetin 44ª-completa

BESTSTOP

ORIGEM DO PROJETO

A ideia surgiu a partir de um Totem da Prefeitura de Santa Rita do Sapucaí, que apontava a necessidade de controle de vagas
para poder estacionar.

PROBLEMÁTICA

O projeto busca resolver a dificuldade enfrentada por motoristas ao procurar vagas em estacionamentos de grande fluxo,
como os de shoppings ou centros urbanos movimentados. Atualmente, muitas pessoas perdem de 15 a 30 minutos circulando
sem sucesso, o que gera frustração, aumento do trânsito interno e até desistência de permanecer no local. O cenário
envolve tanto motoristas comuns, que desejam otimizar seu tempo e evitar estresse, quanto gestores de estacionamentos
e prefeituras, que precisam melhorar a organização e eficiência dos espaços. Além disso, estabelecimentos comerciais
também são impactados, pois a dificuldade de estacionar afeta diretamente a experiência do cliente e, consequentemente,
o fluxo de visitantes.

MATERIAIS E MÉTODOS
Para o desenvolvimento, utilizamos tecnologias de visão computacional e processamento de imagem, além de uma API
e uma interface web para exibir os resultados. Diferente de soluções que dependem de sensores e infraestrutura física
extensa, como projetos baseados em LEDs por vaga — que exigem fios, instalação individual e alto custo —, nosso sistema
utiliza apenas imagens de câmeras já existentes nos estacionamentos ou em áreas públicas. Isso torna a implantação mais
simples, barata e escalável. Para validar, realizamos entrevistas com pessoas que vivem em cidades grandes, como Ribeirão
Preto, incluindo um médico cirurgião geral de uma faculdade privada, que relatou que a busca por vagas em locais de grande
fluxo é um grande estorvo e consome muito tempo.

PROJETO E SOLUÇÃO

O projeto utiliza câmeras posicionadas no estacionamento para capturar imagens, que são processadas por um modelo
de visão computacional. Este identifica veículos e calcula em tempo real o número de vagas livres por área. Os dados são
enviados para uma API, que os organiza e envia para um site público. No site, um mapa de calor indica a disponibilidade:
vermelho (baixa), amarelo (média) ou verde (alta). Como requisitos, são necessárias câmeras de boa resolução, conexão
estável e um servidor para executar o modelo de IA. O sistema opera continuamente, fornecendo atualizações em tempo
real para que usuários verifiquem a disponibilidade antes de se deslocar, com fácil manutenção e potencial de expansão
para outros locais. O mapa de calor também poderia ser inseridos em telões visíveis.

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