O Brasil tem a quinta maior taxa de mortes no trânsito do planeta. Geralmente os acidentes são causados por falha humana, envolvendo desatenção e desrespeito à legislação. A fim de auxiliar o motorista a agir de forma preventiva e responsável, sistemas computacionais podem estabelecer meios para emitir alertas ao reconhecer situações de risco à segurança no trânsito. O desafio apresentado neste trabalho foi realizar a detecção e o reconhecimento de alguns sinais de trânsito considerados necessários à segurança viária. Este trabalho objetivou o desenvolvimento de um sistema embarcado de auxílio ao motorista baseado em visão computacional e aprendizado de máquina. A função do sistema é reconhecer situações perigosas e alertar o motorista a respeito das sinalizações encontradas nas vias (placas de sinais de velocidade máxima permitida, parada obrigatória, preferência e faixas rolamento). Foi utilizado um Raspberry Pi 3 e uma câmera de 5 megapixels para ser o hardware embarcado. O trabalho buscou o desenvolvimento de algoritmos que realizem a tarefa de auxiliar a percepção humana ao guiar veículos, com execução em hardware de baixo processamento em tempo real.
Brazil has the fifth highest death toll in the planet. Generally accidents are caused by human failure, involving inattention and disrespect to the law. In order to help the driver to act in a preventive and responsible manner, computer systems can establish ways to issue alerts when recognizing situations of risk to the safety in the traffic. The challenge of this work was to perform the detection and recognition of some traffic signals considered necessary for road safety. This work aimed at the development of an embedded system of assistance to the driver based on computer vision and machine learning. The function of the system is to recognize dangerous situations and alert the driver to the signals found on the tracks (maximum permissible speed, stop, preference and bearing tracks). We used a Raspberry Pi 3 and a camera of 5 megapixels to be the embedded hardware. The work aimed the development of algorithms that perform the task of assisting human perception in guiding vehicles, with execution in low-processing hardware in real time.
