UTILIZAÇÃO DAS TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA A MELHORIA DO TRÂNSITO NA CIDADE DO RIO DE JANEIRO

  • Autor
  • Marcos dos Santos
  • Co-autores
  • João Pedro Xavier , Mateus Cândido Lima de Castro
  • Resumo
  •  

    O trânsito é um problema nas grandes cidades que vem sendo combatido com diversas técnicas mas a cidade do Rio de Janeiro, mesmo tendo melhorado nos últimos anos, continua com o maior problema de congestionamento da América Latina, sendo o oitavo pior do mundo. Este trabalho apresenta um método inteligente de calcular os tempos dos semáforos com a finalidade de diminuir a espera nos semáforos e consequentemente o índice do Rio de Janeiro - tendo em vista que a base para o cálculo do TomTom Traffic Index é o tempo adicional perdido no trânsito. Fundamentado em aprendizado profundo, utilizando algoritmos de visão computacional, HOG e SVM, para a detecção de automóveis e pedestres nas vias junto de uma rede neural e uma segunda rede para integrar e processar os dados recolhidos pelos algoritmos de diversos semáforos da cidade e, por fim, calcular qual deveria ser o estado de cada semáforo para diminuir o tempo de trânsito, tanto de automóveis quanto de pedestres. Este tema tem sido base de diversos artigos desde o início deste problema e desde então diversas cidades, incluindo o Rio de Janeiro, tiveram significativas melhoras. Com o avanço da tecnologia e o desenvolvimento de algoritmos de visão computacional e de aprendizado profundo, novas possibilidades de abordagem foram surgindo e, consequentemente, métodos mais inteligentes que demandam menos investimento e maior retorno tal qual o método desenvolvido neste trabalho o qual depende apenas da instalação de câmeras e uma central de processamento, em vez da instalação de vários sensores.

     

  • Palavras-chave
  • Aprendizado Profundo, Redes Neurais, Tráfego Urbano
  • Modalidade
  • Pôster
  • Área Temática
  • OA - Outras aplicações em PO
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O 4o Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Norte (4o. ERPO-NO) foi realizado entre os dias 7 a 9 de novembro de 2018, na Universidade do Estado do Amazonas, na cidade de Manaus, Amazonas.

O I ERPO-NO 2011 ocorreu em Manaus, Amazonas o II ERPO-NO 2014 ocorreu em Palmas, Tocantins e o III ERPO-NO 2016 também em Manaus, Amazonas. Tais encontros re- gionais de Pesquisa Operacional (PO) são eventos apoiados pela SOBRAPO (Sociedade Brasi- leira de Pesquisa Operacional) e têm por objetivo principal, disseminar e edificar as abordagens de PO regionalmente, através da troca de conhecimentos e experiências entre pesquisadores, profissionais e estudantes de diversas regiões do país, bem como da divulgação de trabalhos científicos executados e/ou em execução com essa abordagem.

A aplicação da PO na região Norte encontra-se em ampla expansão, apresentando uma gama de possibilidades quanto à área de estudo e as problemáticas a serem abordadas de acordo com as particularidades de cada estado que compõe a referida região. Assim, um encontro envolvendo temáticas norteadas pela Pesquisa Operacional é uma oportunidade de integralização e ampliação dos saberes na área, bem como sua aplicação nos diversos setores.

Nesta quarta edição, ERPO-NO 2018, conta com o apoio da Universidade do Estado do Amazonas (UEA), em conjunto com a Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SO- BRAPO) e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (FAPEAM).

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  • GF - Gestão Financeira IND
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  • PO na Indústria
  • MH - Metaheuristicas
  • OA - Outras aplicações em PO
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