Banca de DEFESA: WANDERSON GOMES DE SOUZA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: WANDERSON GOMES DE SOUZA
DATA: 06/09/2019
HORA: 15:00
LOCAL: AUDITÓRIO DO PPGEM
TÍTULO: USO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA MONITORAMENTO MULTIDIRECIONAL DO FLUXO DE PASSAGEIROS EM ESTAÇÕES METROFERROVIÁRIAS
PALAVRAS-CHAVES: Visão computacional, gestão de tráfego de passageiros e trens urbanos.
PÁGINAS: 138
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
RESUMO: A superlotacao configura-se como um dos principais problemas causadores de acidentes em estacoes metroferroviarias. O monitoramento do fluxo de passageiros tornou-se essencial para promover a seguranca e o bem-estar dos usuarios, visto que os metodos estimativos convencionais como catracas eletronicas e contagem manual de bilhetes podem nao ser suficientes para garantir a fluidez na aquisicao de dados e na tomada de decisao por parte dos controladores de trafego. Esse trabalho de tese tem como objetivo demonstrar a viabilidade de tecnicas de visao computacional para controle de trafego de usuarios em estacoes rodoferroviarias. A utilizacao dessas tecnicas permitira o monitoramento de forma constante, automatica e em tempo real, gerando dados precisos de forma eficiente, robusta e a baixo custo, sem interferir diretamente no funcionamento dos TUDHs (Trens Unidade Diesel-Hidraulico). Para implantacao do modelo estimativo, montou-se uma rede ethernetcomposta por tres dispositivos embarcados (Raspberry Pi) acoplados a tres cameras IP instaladas no pe direito da plataforma de embarque, proximo a porta dos trens (sentido zenital). Um modelo de visao computacional foi proposto e dividido em duas etapas: a primeira etapa consiste na aquisicao da imagem, normalizacao e treinamento; na segunda etapa foi realizada a classificacao, delimitacao por ROI (Regiao de Interesse), rastreamento e cruzamento da linha de julgamento. Para o treinamento e classificacao das imagens, foi utilizada a rede neural convolucional SSD (Single Shot Multibox Detector) agregado ao descritor MobileNet. A rede neural SSD e composta por uma estrutura simplificada capaz de detectar objetos com precisao e em tempo real, levando em consideracao os recursos limitados de hardware. Os resultados dos dados estimativos do fluxo de embarque e desembarque de passageiros foram coletados e analisados com intuito de detectar niveis de densidades baixa, media e alta, bem como identificaros horarios de pico em ambos os sentidos da via de trafego. Pretende-se alcancar com estes resultados, novas estrategias que auxiliem a predicao de novas aglomeracoes e a aplicacao de medidas preventivas contra acidentes, com o proposito de aprimorar a qualidade dos servicos de gestao de trafego existentes.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Interno - 330572 - CARLOS ANTONIO CABRAL DOS SANTOS
Externo ao Programa - 1095991 - DANIELLE ROUSY DIAS DA SILVA
Presidente - 331013 - FRANCISCO ANTONIO BELO
Externo à Instituição - RUAN DELGADO GOMES