Sistema de Visão Computacional Low-Cost para Deteção e Contagem de Pessoas e Veículos em Smart Cities

• Autor(a) principal: Amado, Miguel Mendes
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/20099
• topic: CNN; Deep learning; Deepstream; Edge-computing; Linha de contagem; Low-cost; Low-power; MQTT; Multiprocessos; GPU; IoT; NB-IoT; NvDCF; NVIDIA Jetson Nano; Performance; Protótipo; ResNet; Smart city; SSL/TLS; Tracking; Counting line; Multiprocessing; Prototype

Devido ao contínuo aumento da densidade populacional no meio urbano, têm-se identificado problemas de congestionamento do tráfego e, consecutivamente, de controlo dos níveis de poluição com vista à descarbonização das smart cities. Com o rápido crescimento da área de Inteligência Artificial (IA), nomeadamente no campo da visão computacional, estudos apresentam as vantagens da sua utilização, comparativamente a metodologias mais tradicionais. Assim sendo, é proposto um sistema low-cost baseado em visão computacional e IA com foco na contagem de pessoas e veículos. A informação adquirida ajudará no estudo da mobilidade com otimizações da rede de transportes públicos e diminuição do congestionamento do tráfego local. Instalado em zonas estratégicas das cidades, este sistema processa, localmente e em tempo-real (edge-computing), as imagens de vídeo e, posteriormente, partilha as contagens através de uma comunicação sem fios, tendo em conta a proteção da privacidade dos dados pessoais. O protótipo desenvolvido demonstrou tratar-se de um produto low-cost e de baixo poder computacional. Este utiliza técnicas de IA e de otimização, que demonstraram exigir um baixo consumo energético sem comprometer a performance da contagem. Quanto à eficiência da contagem, utilizou-se um modelo de Deep Learning (DL) juntamente com um algoritmo de tracking, que apresentam resultados prometedores perante cenários com diferentes condições atmosféricas.