Nova tecnologia usa inteligência e big data para reduzir trânsito

Indra desenvolve solução que utiliza inteligência artificial e big data para reduzir o trânsito e impulsionar mobilidade sustentável

A Indra, uma das principais empresas globais de consultoria e tecnologia, lidera o projeto europeu de I+D+i BeCamGreen, que tem como objetivo desenvolver uma solução baseada em visão, inteligência artificial e big data, que contribua para a redução do trânsito nas cidades, especialmente de veículos com um só ocupante e também impulsionar novas políticas de mobilidade sustentável.

Esta atividade de inovação no âmbito das cidades digitais conta com financiamento e é realizada no coração da EIT Digital, uma organização líder na Europa para a transformação digital vinculada à Comissão Europeia, que conta com a participação do Politécnico de Milão. Ela pretende aproveitar pesquisas prévias para aperfeiçoar e testar em um cenário real com circulação um produto totalmente comercializável e único no mercado, que permite identificar de forma automática, em tempo real e com alta precisão, o tipo de veículo que circula por cada via além do seu número de ocupantes, tanto nos assentos da frente quanto nos traseiros.

A solução permitirá que as autoridades municipais e outros profissionais de engenharia de tráfego, como operadores de estrada ou estacionamentos, conheçam os padrões de mobilidade e estabeleçam estratégias e políticas que reduzam o congestionamento, deem prioridades e fomentem o uso do transporte público, veículos de alta ocupação e de baixas emissões, com a consequente melhoria da circulação, da qualidade do ar e dos níveis de ruído.

A identificação precisa e automática veículos e ocupantes combinada com o processamento e análise de dados irá gerar um melhor conhecimento do trânsito, a aplicação de descontos ou penalidades; tarifações variáveis, por exemplo em estacionamentos ou pedágios; ou restrições de acesso a determinadas vias, especialmente no centro das cidades, em função dos passageiros ou do tipo de veículo, o registro, etc. Também contribuirá na promoção entre os cidadãos do uso do transporte coletivo, veículos compartilhados, de alta ocupação, de baixa emissão, zonas de estacionamento, etc.

Atualmente, a implementação deste tipo de medidas depende da detecção de infrações baseada na vigilância por parte das autoridades de trânsito, o que torna complexa, pouco efetiva e pouco confiável sua aplicação. BeCamGreen visou desenvolver um produto comercial automático, confiável e com um custo razoável para responder a uma necessidade real do mercado, já que se trata de uma solução que começa a ter demandada em licitações de rodovias de países como os Estados Unidos, que facilita a criação de vias especiais para determinados veículos e o desenvolvimento das estratégias de restrição de trânsito que estão sendo implementados em inúmeras cidades da Europa.

Visão artificial, deep learning e análise multiespectral

BeCamGreen desenvolverá uma solução automática e não intrusiva graças à aplicação das últimas tecnologias de big data, visão artificial, deep learning e análise multiespectral.

A Indra trabalha na evolução de algoritmos de processamento de imagens para a detecção de pessoas e detecção facial desenvolvidos em projetos de I+D+i anteriores dos quais já participou, como o DAVAO. Para alcançar a maior precisão, a companhia deve incorporar os melhores equipamentos de vídeo-vigilância e vai combinar melhores equipamentos com outros novos que ainda vão ser desenvolvidos no projeto para o processamento de imagens em tempo real. Além disso, será incluída na solução a análise multiespectral, que permite detectar a pele humana para evitar as detecções falsas e erros, diferenciando, por exemplo, um boneco ou outro tipo de simulação. O objetivo é incorporar a última tecnologia, tanto em hardware quanto em software, para aumentar a precisão do sistema e reduzir os custos de investimento e operação dos clientes potenciais.

Da sua parte, o Politécnico de Milão vai trabalhar no desenvolvimento de um motor de big data para detectar e simular a situação do trânsito utilizando e integrando em tempo real informações de todos os tipos de sensores de IoT, redes sociais, diferentes tipos de dados em aberto (open data) e do próprio subsistema de visão desenvolvido no projeto. Este motor de macrodados em tempo real exibirá informações valiosas que ajudarão os gestores a tomar decisões, validar e melhorar suas estratégias de gestão de mobilidade.