Detecção, identificação e rastreamento de pessoas em ambientes urbanos no contexto de cidades inteligentes.

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dc.contributor.advisorFernandes, Leandro Carlos
dc.contributor.authorSchenberg, Bruno Seki
dc.contributor.authorMorishita Garbi, Gabriel da Silva
dc.contributor.authorRocha, Leonardo Santos da
dc.date.accessioned2024-11-07T13:32:13Z
dc.date.available2024-11-07T13:32:13Z
dc.date.issued2023-12-14
dc.descriptionindicado para publicação.
dc.description.abstractPor meio da análise de imagens e vídeos, o presente trabalho objetivou o estudo e aplicação de técnicas eficientes para a detecção e rastreamento automático de pessoas em cenários urbanos em tempo real. A proposta se desenvolveu através do treinamento e implementação de um modelo de Rede Neural Convolucional para classificação e localização de pessoas, as quais são rastreados durante toda a sua trajetória por meio de um algoritmo de rastreamento. Como demonstração da eficiência do modelo treinado, foi implementada uma aplicação capaz de nomear pessoas presentes no cenário em tempo real, a qual comprovou a excelência do modelo ao realizar as tarefas de reconhecimento e rastreamento de múltiplos objetos ao mesmo tempo. No contexto de cidades inteligentes, a proposta do projeto tem como intuito auxiliar na automatização de sistemas de segurança, de controle de situação, análise de ocupação, controle de fluxo e veículos inteligentes, que estão intrinsicamente ligados a processos decisórios de gestão de espaços públicos ou privados.
dc.description.abstractThrough the analysis of images and videos, this study aimed to explore and apply efficient techniques for the automatic detection and tracking of individuals in real-time urban settings. The approach involved training and implementing a Convolutional Neural Network model for the classification and localization of individuals, which were tracked throughout their trajectory using a tracking algorithm. To demonstrate the model's efficacy, an application capable of real-time labeling of individuals in the scene was developed, showcasing the model's excellence in performing recognition and tracking tasks for multiple objects simultaneously. Within the context of smart cities, this project proposal aims to assist in automating security systems, situational control, occupancy analysis, flow control, and intelligent vehicle management, all of which are inherently linked to decision-making processes in managing public or private spaces.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/39724
dc.languagept_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.subjectinteligência artificial
dc.subjectredes neurais
dc.subjectclassificação
dc.subjectdetecção
dc.subjectidentificação
dc.subjectrastreamento
dc.subjectcidades inteligentes
dc.subjectsegurança
dc.subjectvigilância
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectneural networks
dc.subjectclassification
dc.subjectdetection
dc.subjectidentification
dc.subjecttracking
dc.subjectreal time
dc.subjectsmart cities
dc.subjectsecurity
dc.subjectsurveillance
dc.titleDetecção, identificação e rastreamento de pessoas em ambientes urbanos no contexto de cidades inteligentes.
dc.typeTCC
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)
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