Análise de mobilidade e fluxo de usuários na rodoviária de Brasília utilizando visão computacional

Resumo

A mobilidade urbana é um elemento crucial e dinâmico na vida das cidades,
influenciando diretamente a qualidade de vida e a sustentabilidade de uma cidade.
À medida que as cidades crescem, a necessidade de otimizar o fluxo de passageiros e
garantir a eficiência dos sistemas de transporte torna-se cada vez mais evidente. Neste
contexto, a análise de fluxo de usuários na rodoviária de Brasília utilizando visão
computacional emerge como uma abordagem inovadora e promissora, com o objetivo
de compreender os padrões de movimento e comportamento dos passageiros em
tempo real. A aplicação de técnicas avançadas de visão computacional oferece uma
perspectiva minuciosa da concentração de usuários, permitindo não apenas a
identificação de pontos críticos de congestionamento, mas também a detecção de
comportamentos anômalos e a previsão de tendências emergentes. Essas informações
são inestimáveis para o planejamento e a gestão eficazes do transporte público, pois
possibilitam a otimização da infraestrutura existente e dos recursos disponíveis, além
de melhorar a experiência geral dos usuários do sistema. O estudo propõe a integração
dessas tecnologias avançadas de visão computacional com dados de fluxo de usuários
coletados na Rodoviária de Brasília, com o intuito de desenvolver modelos de
inteligência artificial (IA) que possam ser aplicados para aprimorar a eficiência
operacional do terminal e a experiência dos passageiros. Para tanto, serão utilizados
conhecimentos de estudos pregressos na área de análise de fluxo de usuários, que
serão combinados com métodos analíticos para avaliar a precisão dos modelos e a
qualidade das inferências geradas. A expectativa é que o projeto não apenas contribua
significativamente para a melhoria da infraestrutura e dos serviços de transporte em
Brasília, mas também crie precedentes para o uso de tecnologias de visão
computacional em outros contextos de mobilidade urbana. A aplicação dessas
tecnologias pode proporcionar um novo patamar de eficiência e segurança nos
sistemas de transporte público, ao permitir um monitoramento contínuo e uma
resposta ágil às necessidades dos usuários, reforçando a capacidade das cidades de
gerenciar o crescimento urbano de maneira sustentável e eficaz. Os principais
resultados indicam que, embora o modelo tenha atingido uma acurácia de 75% na
detecção de grandes aglomerações, há desafios relacionados à variação de resolução
das imagens e à capacidade do modelo em lidar com aglomerados de passageiros em
ambientes de baixa resolução. Para mitigar esses problemas, foram propostas
estratégias de segmentação das imagens, permitindo uma análise mais precisa e
eficiente do fluxo de passageiros. A redistribuição sugerida pelo modelo baseia-se na
classificação das plataformas em termos de lotação, buscando minimizar o índice de
dispersão e a sobrecarga nas áreas mais críticas da rodoviária. A aplicação do modelo
desenvolvido nesta pesquisa possibilitou a extração de insights e dados significativos,
permitindo uma análise das principais variáveis associadas às aglomerações. Além
disso, os dados obtidos proporcionam subsídios para o planejamento e a
implementação de estratégias de mitigação de grandes congestionamentos na
rodoviária.