por Ian Robinson
O que o leitor vê diante de uma foto de um congestionamento? Para muitas pessoas, são apenas veículos, mas, para os sistemas de Intelligent Transportation Systems (ITS) é uma grande oportunidade de conhecer um pouco mais sobre o tráfego e até sobre os próprios veículos. Algoritmos especializados podem “ler” quantos veículos estão presentes na imagem, qual a categoria de cada um deles (moto, ônibus, caminhão, carro), quais eram suas velocidades estimadas no momento do registro, por quanto tempo estiveram ocupando a via, além de identificar a placa e obter a assinatura digital, entre outras informações.
Captar todos esses dados só é possível graças a algoritmos que estão cada vez mais inteligentes e eficazes, fazendo diversos cálculos e análises comparativas em frações de segundos; eles podem até mesmo ser ensinados e têm a capacidade de aprender tudo o que pode ser identificado nas imagens, por meio de métodos de desenvolvimento baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquinas (machine learning).
O avanço tecnológico não está presente apenas no âmbito de softwares e algoritmos, mas também na capacidade de processamento das máquinas e computadores. É o caso das câmeras, que, em muitos casos, têm a função de capturar e gravar fotos e vídeos, mas estão evoluídas a ponto de realizar diversos processamentos de imagem em tempo real. Isso significa que, ao mesmo tempo em que as imagens estão sendo gravadas, informações estão sendo extraídas e armazenadas de forma estruturada para serem compartilhadas com outros sistemas que poderão gerar alertas, relatórios e permitir analisar o comportamento do tráfego.
As novas tecnologias podem entregar para o mercado soluções altamente eficientes e mais baratas, dispensando, por exemplo, o corte do asfalto para instalação de laços indutivos, e que exige manutenção periódica. Em vez disso, as câmeras podem fazer a detecção de veículos e extração das informações apenas pela imagem. Unindo os softwares e bibliotecas de processamento de imagem com os equipamentos com alto poder de processamento e utilizando o conceito de processamento de borda (que dá mais poder para os equipamentos e utiliza de forma eficiente e inteligente os meios de comunicação), é possível promover uma pequena revolução na engenharia de tráfego.
Esses sistemas permitem, por exemplo, que os controladores semafóricos alterem em tempo real a sincronização dos semáforos, reprogramando o tempo de verde e vermelho em cruzamentos específicos. O uso de câmeras permite, ainda, acessar esporadicamente uma imagem do cruzamento e verificar possíveis incidentes de trânsito. A onda verde pode ser criada conforme o entendimento do fluxo dos veículos.
Também há benefícios para o transporte coletivo, composto por ônibus na maioria dos casos, e que ocupa mais espaço na via. Os ônibus precisam de mais tempo para percorrer certos trechos, por serem mais lentos e terem de fazer paradas constantes para embarque e desembarque de passageiros. Diante disso, fazer a contagem e determinar a ocupação da via de forma automatizada permite que os semáforos se ajustem nos períodos de maior fluxo de veículos do transporte coletivo, priorizando a passagem dos mesmos.
Ian Robinson
Engenheiro eletricista e gerente de marketing na Pumatronix
