Dhanashri Patil / Krishna Patil / Tejas Mali
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Este projeto apresenta um sistema de vigilância avançado, alimentado por IA, especificamente concebido para aumentar a segurança rodoviária e fazer cumprir os regulamentos de trânsito relativos aos condutores de duas rodas. O sistema detecta autonomamente violações de capacete e condução tripla ilegal - duas das infracções de trânsito mais prevalentes e perigosas envolvendo motociclos - utilizando uma sinergia de análise de vídeo em tempo real e técnicas de aprendizagem profunda. No centro do pipeline de deteção está o YOLOv8, um modelo de deteção de objetos de última geração aclamado por sua inferência de alta velocidade e precisão notável, permitindo identificar motociclistas, contar motociclistas e determinar o uso de capacete com precisão em feeds de vídeo ao vivo. Os dados visuais são processados utilizando o OpenCV, que capta e aperfeiçoa cada fotograma para uma deteção de objectos eficaz. Paralelamente, o sistema incorpora um módulo de Reconhecimento Automático de Matrículas (ANPR), alimentado pelo Easy OCR, para extrair com precisão as informações das matrículas dos veículos detectados, uma vez confirmada a infração.