APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO PARA AUXÍLIO AO MOTORISTA UTILIZANDO RASPBERRY PI

Autores

  • Luan Lourenço Esteves Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Leandro Luiz de Almeida Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Danillo Roberto Pereira Faculdade de Informática de Presidente Prudente (FIPP) – Unoeste
  • Mário Augusto Pazoti Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Almir Olivette Artero Universidade Estadual Paulista - FCT Unesp

Palavras-chave:

Auxílio ao motorista; Aprendizado de Máquina; Visão computacional, Inteligência Artificial

Resumo

O Brasil tem a quinta maior taxa de mortes no trânsito do planeta. Geralmente os acidentes são causados por falha humana, envolvendo desatenção e desrespeito à legislação. A fim de auxiliar o motorista a agir de forma preventiva e responsável, sistemas computacionais podem estabelecer meios para emitir alertas ao reconhecer situações de risco à segurança no trânsito. O desafio apresentado neste trabalho foi realizar a detecção e o reconhecimento de alguns sinais de trânsito considerados necessários à segurança viária. Este trabalho objetivou o desenvolvimento de um sistema embarcado de auxílio ao motorista baseado em visão computacional e aprendizado de máquina. A função do sistema é reconhecer situações perigosas e alertar o motorista a respeito das sinalizações encontradas nas vias (placas de sinais de velocidade máxima permitida, parada obrigatória, preferência e faixas rolamento). Foi utilizado um Raspberry Pi 3 e uma câmera de 5 megapixels para ser o hardware embarcado. O trabalho buscou o desenvolvimento de algoritmos que realizem a tarefa de auxiliar a percepção humana ao guiar veículos, com execução em hardware de baixo processamento em tempo real.

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Biografia do Autor

  • Danillo Roberto Pereira, Faculdade de Informática de Presidente Prudente (FIPP) – Unoeste

    Possui graduação em Ciência da Computação pela FCT-UNESP (2006) ; mestrado em Ciência da Computação pela UNICAMP (2009); e doutorado pela UNICAMP. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Geometria Computacional, Computação Gráfica e Visão Computacional. lattes.cnpq.br/0122307432250869

Referências

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Publicado

2019-07-31

Como Citar

APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO PARA AUXÍLIO AO MOTORISTA UTILIZANDO RASPBERRY PI. (2019). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 11(2), 15-25. https://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/3167

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