MAPAS DINÂMICOS DE RUÍDO POR MEIO DE VÍDEO MONITORAMENTO

Jose Luiz Araujo Duarte Junior; Julio Cesar Boscher Torres

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Trabalho

Título do Trabalho

MAPAS DINÂMICOS DE RUÍDO POR MEIO DE VÍDEO MONITORAMENTO

Autores

Jose Luiz Araujo Duarte Junior
Julio Cesar Boscher Torres

Modalidade

Resumo apresentação oral curta

Área temática

Centro de Tecnologia (CT)/Engenharia Elétrica

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/318396-mapas-dinamicos-de-ruido-por-meio-de-video-monitoramento

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

Mapa de ruído, aprendizagem de máquina, tráfego urbano

Resumo

O tráfego rodoviário é uma das principais fontes de ruídos urbanos. Métricas de ruído, como LAeq e o DNL (day-night level), são baseadas na média das características de tráfego em longos períodos e não descrevem a dinâmica do tráfego durante esses períodos. Apresenta-se um método para a produção de mapas dinâmicos de ruídos a partir de dados de fluxo de tráfego obtidos por câmeras de monitoramento. A aplicação é desenvolvida em linguagem Python e os vídeos são processados por algoritmos de aprendizagem de máquina (LU et al., 2018). Uma rede neural convolucional é retreinada para identificar veículos e classificá-los de acordo com seus tamanhos. Em seguida, utiliza-se o algoritmo SORT (BEWLEY et al., 2016) para rastreá-los e obter suas medidas de posição, velocidade e aceleração. Esses dados extraídos do vídeo são utilizados para calcular o nível de pressão sonora a partir do modelo matemático desenvolvido na tese de doutorado de IANNONE (2011). Os níveis energéticos são utilizados para a produção de mapas de ruídos dinâmicos que representam a variação da pressão sonora ao longo do tempo de acordo com os dados de fluxo de tráfego. Os níveis sonoros obtidos a partir do vídeo são comparados com medidas realizadas em lugares específicos durante a gravação do vídeo para validação do modelo. São apresentados os resultados e as restrições do modelo para construção dos mapas de ruído. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS LU, J.Y., MA, C., LI, L., XING, X.Y., ZHANG, Y., WANG, Z.G. e XU,J.W. A vehicle detection method for aerial image based on YOLO. Journal of Computer and Communications, 2018. 6, 98-107. BEWLEY, A., GE, Z., OTT, L., RAMOS, F., UPCROFT, B. Simple online and realtime tracking. 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2016. 3464-1468. IANNONE, G. Improvements in the acoustical modelling of traffic noise prediction: theoretical and experimental results (Doctoral dissertation, Universita degli studi di Saerno), 2011. 45-47

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

JUNIOR, Jose Luiz Araujo Duarte; TORRES, Julio Cesar Boscher. MAPAS DINÂMICOS DE RUÍDO POR MEIO DE VÍDEO MONITORAMENTO.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/318396-MAPAS-DINAMICOS-DE-RUIDO-POR-MEIO-DE-VIDEO-MONITORAMENTO. Acesso em: 06/08/2025