Modelos de deep leaning aplicados à visão computacional para o monitoramento automático de veículos e pedrestes em cidades inteligentes

Exploração de técnicas avançadas de visão computacional e deep learning aplicadas à otimização do gerenciamento de tráfego urbano. Monitoramento eficiente de veículos e pedestres em ambientes urbanos por meio de sistemas inteligentes. Avaliar diversos modelos existentes para identificar os mais adequados à integração em sistemas inteligentes de monitoramento urbano. Adaptar os modelos selecionados para operar com diferentes resoluções de vídeo, assegurando flexibilidade e compatibilidade com câmeras de tráfego. Desenvolver um sistema confiável e escalável, capaz de atuar em tempo real com alto grau de precisão. Testar rigorosamente os algoritmos em contextos práticos para validar sua eficácia na detecção e rastreamento de veículos e pedestres. Atender à crescente demanda por soluções automatizadas frente ao aumento populacional e da frota de veículos nas metrópoles. Desenvolvimento de uma abordagem que melhora a fluidez do tráfego urbano. Automatização da gestão de tráfego com base em dados em tempo real. Redução significativa dos problemas de congestionamento por meio de monitoramento inteligente e contínuo.