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dc.contributor.advisorSampaio, Renato Coral-
dc.contributor.authorRodrigues, Gustavo Nogueira-
dc.identifier.citationRODRIGUES, Gustavo Nogueira. Desenvolvimento de um sistema de contagem de passageiros em tempo real. 2023. 81 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023.pt_BR
dc.description.abstractA contagem de passageiros consiste em fornecer dados para aprimorar o planejamento da oferta de transporte, bem como auxiliar os passageiros, a partir das informações de lotação dos veículos, a escolher quais itinerários melhor se aplicam para realizar a sua vi agem. Diante disso, o propósito deste trabalho é desenvolver um sistema de contagem de passageiros em tempo real que permita realizar a coleta dessas informações de lotação ao longo do percurso dos veículos de transporte público coletivo de passageiros. Para tanto, a solução é composta por um dispositivo embarcado de contagem de passageiros dentro dos veículos e um servidor na nuvem. Neste trabalho, o dispositivo utilizado foi uma Rasp berry Pi 4 ligada a uma câmera a partir da interface Camera Serial Interface (CSI). A solução desenvolvida emprega algoritmos de visão computacional e foi dividida em cinco etapas, sendo elas: captura dos frames da câmera; detecção de passageiros; rastreamento de passageiros; contabilização de passageiros; envio das contabilizações para o servidor na nuvem. Para a detecção de passageiros, foi treinado um modelo Single Shot Detector (SSD) que obteve um mAP@0,50:0,95 de 65,79%. Para o rastreamento e a contabilização de passageiros, um conjunto de quatro versões de rastreamento de objetos foram desen volvidas. Essas versões desenvolvidas consistem em combinar as técnicas de rastreamento Correlation Tracker, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) e Centroid Tracker. E para avaliar o desempenho do algoritmo, foi construído um dataset de teste composto por vídeos em que foram rotulados o número de entradas e saídas de pessoas de um veículo. O teste foi conduzido na Raspberry Pi 4, e a configuração do algoritmo que utiliza o método de rastreamento SORT destacou-se, alcançando valores de precisão e recall superiores a 96%, com uma taxa de processamento variando entre 28 e 49 quadros por segundo (FPS).pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordTransporte públicopt_BR
dc.subject.keywordSistemas embarcados (Computadores)pt_BR
dc.subject.keywordVisão por computadorpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um sistema de contagem de passageiros em tempo realpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2024-07-31T11:27:00Z-
dc.date.available2024-07-31T11:27:00Z-
dc.date.submitted2023-12-20-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/39341-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Passenger counting involves providing data to enhance transportation planning and as sisting passengers, based on vehicle occupancy information, in selecting the most suitable itineraries for their journey. Therefore, the purpose of this work is to develop a real-time passenger counting system that allows the collection of occupancy information along the route of public transportation vehicles. To achieve this, the solution consists of an em bedded passenger counting device within the vehicles and a cloud server. In this work, the device used was a Raspberry Pi 4 connected to a camera through the Camera Serial Interface (CSI). The developed solution employs computer vision algorithms and is di vided into five stages: capturing camera frames, passenger detection, passenger tracking, passenger counting, and sending counts to the cloud server. For passenger detection, a Single Shot Detector (SSD) model was trained, achieving a mAP@0.50:0.95 of 65.79%. For passenger tracking and counting, a set of four object tracking versions were devel oped, combining Correlation Tracker, Simple Online and Realtime Tracking (SORT), and Centroid Tracker techniques. To evaluate the algorithm’s performance, a test dataset was created with labeled entries and exits of people from a vehicle. The test was conducted on the Raspberry Pi 4, and the configuration using the SORT tracking method stood out, achieving precision and recall values exceeding 96%, with a processing rate ranging between 28 and 49 frames per second (FPS).pt_BR
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