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Controle de Tráfego nas Cidades Inteligentes

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Atualmente, engarrafamentos são uma realidade cotidiana devido ao crescimento populacional. A cada dia, o número de carros nas estradas cresce. Um sistema de transporte rápido e eficiente é crucial para o desenvolvimento. Para isso, monitoramento automatizado do tráfego e vigilância são cruciais para uma cidade inteligente, que amplia, com tecnologia, a qualidade de vida e bem-estar. 

Tecnologias inteligentes para o controle de tráfego:

Processamento de imagem: no processamento de imagem, os carros são detectados através de fotografias. Em vários locais da rua, webcams são posicionadas para realizar capturas. As imagens são comparadas com uma referência original – a rua vazia – e o semáforo controlado a partir da porcentagem de compatibilidade. Quanto menor a porcentagem de compatibilidade, ou seja, mais tráfego, maior o tempo de luz verde.

Machine Learning: com reinforcement learning, é possível definir uma situação, tomar decisões e torná-las cada vez mais eficientes com a detecção automática da eficácia da ação – a diminuição do tempo total de espera, ou seja, o tempo que o carro permanece parado na rodovia. A ação é a decisão inteligente e automatizada de qual semáforo ficará com a luz verde,  durante determinada quantidade de tempo,  permitindo passagem ou condução à esquerda/direita.

Um atraso para a gestão urbana é o uso dos semáforos pré-configurados com tempos fixos. Com um uso eficiente e inteligente, os engarrafamentos e o tráfego podem ser melhor administrados. Para tanto, duas técnicas são interessantes: processamento de imagem e machine learning.

O processamento de imagem, com uma aproximação por porcentagem da quantidade de tráfego, é um investimento adequado, facilmente implementado e ideal para cruzamentos simples. 

Em interseções e cruzamentos mais complexos, como rodovias com várias linhas, é possível aplicar o monitoramento com RFID (exigindo sua presença nos carros) e automatizar os semáforos com machine learning. O RFID é um método de identificação automática através de sinais de rádio, recuperando e armazenando dados remotamente, permitindo a identificação precisa da quantidade de veículos em cada via. 

Um estudo conduzido por Shivnath Yadav, Sunakshi Singh, e Vijay Kumar Chaurasiya, com o algoritmo de Q Learning, conseguiu reduzir em até 86% o tempo de espera. 

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