Dissertação

{pt_PT=Sistema Embebido de Monitorização de Tráfego em Tempo Real para Cidades Inteligentes} {} EVALUATED

{pt=O conceito de Cidades Inteligentes visa a utilização de sistemas e sensores para recolherem dados do espaço urbano de forma a melhor gerir os seus recursos, e proporcionar melhores condições de vida nas áreas urbanas. Os dados habitualmente recolhidos e processados servem para monitorizar meios de transporte, distribuição e consumo de energia, fornecimento de água e gestão de resíduos. Dos sistemas usados no âmbito das cidades inteligentes, emergem os Sistemas Inteligentes de Transporte. Estes sistemas são usados para otimização de rotas, redução das filas de trânsito, tempo de viagem, poluição e recursos, melhorando a sua eficiência, segurança e sustentabilidade. Os avanços tecnológicos recentes permitiram a introdução de novos serviços como portagens e vigilância, estes sistemas costumam ser complexos, dispendiosos e de difícil manutenção. Esta tese propõe um novo método de classificação de veículos em circulação numa via rodoviária. O novo método de classificação de veículos é baseado em medidas da intensidade de luminosidade dos faróis dos veículos, e tem por base um sensor fotoelétrico apontado para os veículos. Após o sensor captar e medir a intensidade luminosa emitida pelos faróis do veículo, é feita a extração das características do sinal luminoso. Por fim, uma rede neuronal recebe as diferentes características do sinal e produz o resultado da classificação. O método proposto foi implementado numa SoC-FPGA que permitiu avaliar o desempenho do sistema num cenário real, para as duas classes mais comuns: carros e autocarros. Os resultados mostram que o sistema consegue classificar corretamente cerca de 80% dos veículos testados., en=Smart Cities is a concept that aims at providing systems and sensors for collecting data from the urban space, to better manage its assets, and provide better living conditions. The data usually collected and analyzed is employed in monitoring of transportation means, power distribution and consumption, water supply and waste management. One of the systems that emerge from Smart Cities is the Intelligent Transportation Systems. These systems are used for route optimization, traffic queues reduction, journey time, pollution and resources, and improving its efficiency, safety and sustainability. Recent technological advancements allowed the introduction of new services such as tolls and surveillance. However, in the majority of these systems are complex, expensive and hard to maintain, therefore, hard to acquire and keep in correct operating condition. This thesis proposes a novel classification method for vehicles moving on a road or motorway, along with its implementation. The new classification method for vehicles is based on measurements of light intensity from the vehicle’s headlights, relying on a simple photosensor pointed at them. After the measurement is performed by the sensor, its features are extracted. Finally, a neural network receives all the signal's features and produces a classification output. The proposed method has been implemented on a SoC-FPGA to evaluate its performance on a real-life scenario, for the two most common vehicles classes: cars and busses. Results show that the system is able to classify correctly 80% of the tested vehicles.}
{pt=Cidades Inteligentes, Sistemas de Transportes Inteligentes, Sistemas Embebidos, Classificação, Redes Neuronais, FPGA., en=Smart Cities, Intelligent Transport Systems, Embedded Systems, Classification, Neural Networks, FPGA}

Junho 17, 2019, 11:0

Orientação

ORIENTADOR

Rui António Policarpo Duarte

INESC-ID

Investigador

ORIENTADOR

Horácio Cláudio De Campos Neto

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado