@MASTERSTHESIS{ 2023:968517806,
 	title = {Visão computacional: estudo comparativo de algoritmos de subtração de fundo aplicados em soluções para o gerenciamento de tráfego urbano de veículos e pedestres},
 	year = {2023},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3137",
 	abstract = "O crescimento da população e da frota de veículos em todo o mundo, principalmente nas grandes cidades, provoca o aumento dos congestionamentos, gerando complicações no trânsito. As principais soluções para reduzir o congestionamento requerem tempo, que é caro e ineficaz a médio e longo prazo. O monitoramento inteligente de tráfego é um ramo dos sistemas de transporte inteligente que se concentra em melhorar as condições do tráfego urbano. O principal objetivo de tais sistemas é melhorar o sistema de tráfego, reduzindo os problemas de fluidez dos veículos e melhorando a mobilidade urbana. Neste contexto, surge a necessidade de melhorar e automatizar o sistema de semáforos existente. Estabelecer uma técnica mista de inteligência artificial e visão computacional pode ser desejável para desenvolver um sistema de tráfego confiável e escalável que possa ajudar a resolver esses problemas. Este trabalho tem como foco a utilização da tecnologia de visão computacional como ferramenta para a construção de um sistema com recursos para análise de tráfego síncrona e automatizada, para determinar qual algoritmo a ser aplicado, é comparado o desempenho de diferentes algoritmos de subtração de fundo (BGS) em um sistema prático que aplica visão computacional para identificar e rastrear veículos e ser capaz de detectar pedestres é apresentado. O software foi gerado para analisar algoritmos BGS, conta ainda, com contagem de veículos, registro de veículos e sentido de direção, divididos em dois grupos: carro e caminhão. Em outro software, um aplicativo específico para pedestres. Com isso, foi possível determinar quais algoritmos podem ser mais efetivamente adequados a um sistema mais complexo, como o gerenciamento de tráfego urbano, por meio da adoção de dispositivos IoT na borda ou em veículos autônomos que utilizam de alguma forma sistemas de visão computacional — uma interface gráfica foi disponibilizada para auxiliar no estudo destes algoritmos. A pesquisa tem como objetivo através da Revisão Sistemática da Literatura (RSL) de artigos publicados no período de 01/01/1970 a 31/01/2023, através de trabalhos relacionados ao monitoramento do tráfego urbano de pedestres e veículos diversos . Como o BGS é uma técnica utilizada em visão computacional para detectar objetos em movimento em uma sequência de imagens obtidas de um vídeo, por exemplo, verificou-se que contar apenas com o BGS sem nenhum outro processamento ou suporte por aprendizado de máquina (ML) ou deep learning (DL), não apresentam acurácia o suficiente para aplicação direta em sistemas de semáforos ou monitoramento autônomo. Porém, com a constante evolução de softwares e hardwares especializados, a aplicação conjunta dessas soluções é promissora. Como demonstram os resultados deste trabalho, existe a necessidade de melhorar os filtros individuais e desta forma, procurar deixá-los mais confiáveis quando aplicáveis e implementá-los auxiliados por outras tecnologias, na tentativa de se tornar mais assertivos em termos de precisão e de outras métricas, como por exemplo: falsos positivos e verdadeiros positivos.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Cidades Inteligentes e Sustentáveis},
 	note = {Administração}
}