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Como usar as câmeras CFTV para melhorar a mobilidade nas cidades

O uso de câmeras para circuito fechado de TV (CFTV) tem sido utilizadas pelas cidades para vários propósitos, como vigilância pelos órgãos de segurança e acopladas a radares de velocidade. As câmeras são utilizadas para fins específicos e, na maioria das vezes, seus vídeos não são usados para outras finalidades. Entretanto, é possível ampliar suas aplicações e estende-las, por exemplo, para o controle de tráfego nas cidades, incluindo a rápida identificação de acidentes, e monitoramento de segurança.

Hoje, é possível armazenar quantidades enormes de dados (pentabytes ou 1015 bytes) em provedores de computação em nuvem com preços atraentes. Desta forma, é possível enviar todas as imagens das câmeras para um único banco de dados, chamado pelos especialistas de data lake, lago de dados, dentro do contexto de Big Data. Com isto, usando algoritmos de aprendizado de máquina, conhecidos como Machine Learning, é possível ensinar as máquinas para identificar congestionamentos e acidentes de transito, e ter estas informações antes antes de notificações das pessoas ou aparecer no aplicativo de rotas colaborativo Waze.

Obviamente, que podemos ensinar as máquinas a identificar outros eventos: caminhões com nível excessivo de fumaça, número de veículos de outras cidades, localização de carros roubados, carros com IPVA vencidos, carros que passam sinal vermelho, veículos fazendo conversão proibida, identificação de pessoas procuradas pela polícia, notificar assaltos, notificar roubos de carros, etc.

Ou seja, a partir dos vídeos das câmeras CFTV é possível ampliar seu uso melhorando os controles de trânsito e segurança nas cidades. Provavelmente, os custos destes novos serviços serão menores que a soma dos atuais sistemas de controle pagos pelas prefeituras, mesmo considerando o armazenamento de dados e uso de Machine Learning.