A VISÃO COMPUTACIONAL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UM SISTEMA AUTOMATIZADO PARA APLICAÇÃO DE MULTAS

INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE MINAS GERAIS – Campus Formiga

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO – METODOLOGIA CIENTÍFICA

Nome dos integrantes: Samuel Ribeiro, Rafael Alvarenga, Gustavo Silva, Igor Vieira

VISÃO COMPUTACIONAL E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UM SISTEMA AUTOMATIZADO PARA APLICAÇÃO DE MULTAS

RESUMO 

Com o crescimento das frotas veiculares no Brasil, diversas cidades têm apresentado problemas de trânsito, principalmente na área central destas. Um desses problemas são a falta de locais públicos e outras alternativas para estacionar veículos, o que faz com que o condutor pratique a infração de estacionar o veículo em local proibido ou restrito. Assim, este projeto tem como objetivo construir um sistema automatizado que utiliza tecnologias de visão computacional e inteligência artificial capaz de identificar placas de veículos estacionados em locais públicos de forma irregular, aplicando as multas de forma automática após o confronto de dados do órgão fiscalizador. O reconhecimento automático das placas dos veículos possui quatro etapas: detecção do veículo, detecção da placa do veículo, segmentação de caracteres e identificação de cada caractere. Este projeto utiliza a linguagem de programação Python e a biblioteca de código aberto de visão computacional OpenCV. O sistema será utilizado na cidade de Formiga na fase de testes, podendo ser aplicado em outras cidades e estados conforme os dados se tornem satisfatórios. Espera-se que com a implementação do sistema automatizado para a aplicação de multas alguns dos problemas apresentados no trânsito sejam solucionados no longo prazo.  

Palavras-chave: Infração. Veículos. Visão computacional. Inteligência artificial.

1.INTRODUÇÃO

Com o crescimento das frotas veiculares no Brasil, que representam atualmente, aproximadamente pouco mais de 106 milhões de veículos no país de acordo com levantamento do Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN) em julho de 2020, dentre os quais, mais de três quartos são compostos por carros e motocicletas, diversas cidades têm seu trânsito sobrecarregado e por consequência os locais para estacionamento público são cada vez mais difíceis de serem encontrados, principalmente nas áreas centrais das cidades.  

Com isso, o número de infrações no trânsito tende a aumentar no quesito de estacionamento irregular, já que o condutor tem a necessidade de estacionar seu veículo e muitas das vezes não encontra alternativas a não ser em um local proibido ou restrito. No entanto, essa atitude prejudica ainda mais o trânsito, trazendo mais transtornos tanto para o condutor infrator, para os outros condutores e até mesmo para os pedestres. Alguns exemplos que podem ser citados são: impossibilidade de estacionamento em locais destinados aos transportes públicos; aumento de acidentes entre veículos; aumento de acidentes envolvendo veículos e pedestres; aumento de congestionamento; dificuldades do condutor em uma eventual retirada do veículo do local estacionado e outros mais.  

A tabela 1 mostra a alta incidência de infrações cometidas ao longo do ano de 2019 no Brasil referentes ao estacionamento em desacordo com a regulamentação especificada pela sinalização, estacionamento rotativo, ponto ou vaga de táxi, vaga de carga/descarga, vaga para portador de necessidades especiais, vaga de idoso ou vaga de curta duração. 

Tabela 1- Número de multas no Brasil em 2019 causadas pela infração do artigo 181, inciso XVII do Código Nacional de trânsito
Mês	Número de multas
Janeiro	162.906
Fevereiro	145.823
Março	178.926
Abril	166.152
Maio	179.632
Junho	169.254
Julho	191.570
Agosto	198.506
Setembro	188.283
Outubro	194.128
Novembro	181.852
Dezembro	178.402

Fonte: Denatran (2019).

Com o fim de evitar os problemas citados anteriormente, um sistema automatizado poderia ser posto em locais públicos proibidos ou restritos para estacionar principalmente nas áreas onde o fluxo de veículos é maior nas cidades. O sistema utilizaria tecnologias de inteligência artificial e visão computacional onde identificaria as placas dos veículos e faria um confronto de dados com o sistema de banco de dados do DETRAN (Departamento Estadual de Trânsito) de cada estado, e assim que identificado, geraria punições ao infrator ou para o dono do veículo. Esse sistema também ajudaria a diminuir a necessidade de pessoas que trabalham na fiscalização desses locais além de diminuir o erro humano em um eventual preenchimento de dados em uma multa o que acarretaria em uma anulação dessa multa, deixando assim de punir o infrator.  

1.1. JUSTIFICATIVA 

 

A infração correspondente ao estacionamento em desacordo com a regulamentação, especificada no inciso XVII do artigo 181 do Código Nacional de Trânsito, é uma das infrações com maior índice de multa nos estados brasileiros. Em Minas Gerais, no ano de 2015, essa infração estava na sétima posição dentre as autuações mais aplicadas de acordo com o DETRAN do estado. Dados similares são registrados pelos órgãos fiscalizadores de outros estados como o do Rio de Janeiro, o de São Paulo, do Espírito Santo entre outros. Com isso, se justifica o estudo deste projeto visando construir uma alternativa melhor de fiscalização para este problema específico no trânsito de todo o país.  

1.2.1 OBJETIVO GERAL 

Este trabalho tem como objetivo geral a construção de um sistema automatizado, o qual através do uso das tecnologias de inteligência artificial e visão computacional, torne possível identificar as placas dos automóveis que estiverem estacionados em locais públicos proibidos ou restritos, facilitando assim a fiscalização desses locais para a aplicação das multas aos infratores.  

 

1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Estão entre os objetivos específicos deste trabalho: 

• Aplicar conceitos de inteligência artificial e visão computacional no sistema a ser desenvolvido; 
• Obter imagens das placas dos veículos para o confronto com os dados do órgão fiscalizador de cada estado para posterior aplicação das multas; 
• Automatizar a fiscalização para a aplicação de alguns tipos de multas; 
• Melhorar a fiscalização de locais públicos que possuem restrição ou proibição para estacionar;
• Melhorar o fluxo do trânsito com essa fiscalização, diminuindo assim os riscos de acidentes; 
• Diminuir os erros cometidos por falha humana quando da identificação do infrator ou até mesmo do preenchimento de dados da multa; 
• Não deixar que o infrator saia impune pelo ato ilegal; 
• Educar e conscientizar os motoristas por boas práticas no trânsito para não acarretar em multas; 
• Incentivar indiretamente o uso de transportes públicos;
• Diminuir a longo prazo os dados estatísticos referentes a infração correspondente ao estacionamento em desacordo com a regulamentação.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

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