Desenvolvimento de sistemas de gestão de tráfego inteligentes utilizando deep learning

Desenvolvimento de um sistema avançado de monitoramento automático de tráfego urbano. Utilização de visão computacional e técnicas de deep learning para identificar veículos por cor, placa, modelo e velocidade. Avaliar e selecionar modelos existentes com maior eficácia para integração em sistemas inteligentes de gestão de tráfego. Testar o sistema em cenários urbanos simulados para verificar sua escalabilidade e confiabilidade. Implementar algoritmos adaptativos para ajustar a detecção às condições variáveis e monitorar a velocidade dos veículos em tempo real. Integrar os dados de tráfego em uma plataforma centralizada com o objetivo de melhorar a resposta a congestionamentos e emergências. Fornecer insights estratégicos para o planejamento urbano e aumento da segurança viária. Resultados iniciais demonstraram alta precisão na identificação de placas e modelos de veículos. Desempenho acima de 73% de acerto mesmo em condições de tráfego denso. O sistema apresenta potencial para transformar a gestão de tráfego urbano, aumentando a eficiência operacional e a segurança nas cidades.