Para otimizar o fluxo de tráfego nas ruas da cidade, os municípios instalam frequentemente câmaras de contagem de automóveis ou outros sensores em alguns locais definidos. Um novo estudo, no entanto, sugere que o uso de câmeras existentes montadas em ônibus pode ser a melhor opção.
A maioria dos ônibus urbanos já está equipada com câmaras dianteiras pela mesma razão que muitos veículos particulares – para documentar quaisquer acidentes em que possam estar envolvidos. Essas câmeras de ônibus estão em uso no campus da Ohio State University, que é um pouco parecido com uma pequena cidade.
Com esse fato em mente, uma equipe do estado de Ohio desenvolveu um algoritmo baseado em IA para analisar imagens filmadas por essas câmeras de ônibus.
O software usa um modelo de aprendizado profundo conhecido como YOLOv4 para detectar e rastrear vários objetos em quadros individuais de vídeo. Essa capacidade permite determinar quantos veículos estão presentes em cada cena, quantos estão se movendo em vez de estacionados na beira da estrada e a velocidade/trajetória daqueles que estão se movendo.
Utilizando estes dados – juntamente com mapas digitais de ruas existentes e dados de satélite GNSS – o algoritmo pode produzir mapas aéreos das ruas em que os ônibus circulam, mostrando o fluxo de tráfego registrado em todos os pontos. Por outro lado, as câmeras montadas nas ruas só podem monitorar o tráfego em um número relativamente pequeno de locais definidos.
A equipe ressalta que “se coletarmos e processarmos informações espaciais de alta resolução mais abrangentes sobre o que está acontecendo nas estradas, os planejadores poderão compreender melhor as mudanças na demanda, melhorando efetivamente a eficiência do sistema de transporte mais amplo”,
