Vision Park: gestão inteligente de vagas de estacionamento disponíveis utilizando inteligência artificial

Abstract

Este projeto tem como objetivo otimizar a gestão do trânsito interno em estacionamentos de médio e grande porte, com foco em ambientes com alta circulação de pessoas, como empresas com grande número de colaboradores, shoppings, supermercados e centros comerciais. A proposta envolve a aplicação de técnicas de inteligência artificial para melhorar a distribuição dos veículos, reduzindo congestionamentos e promovendo maior eficiência no uso das vagas disponíveis. Para isso, foi desenvolvido um conjunto de algoritmos robustos, aliado ao treinamento de uma rede neural, cuja inferência foi aplicada sobre vídeos capturados nos ambientes de teste. A detecção de objetos foi implementada utilizando algoritmos em Python, permitindo identificar veículos em tempo real. Além disso, foi realizada a extração das coordenadas das vagas de estacionamento em pixels, as quais foram armazenadas em um arquivo auxiliar. Essa estrutura possibilitou o cálculo de interseções entre os objetos detectados (veículos) e as vagas, permitindo contabilizar quantos carros estavam estacionados, a quantidade de vagas disponíveis por corredor e gerar saídas de textos (outputs) detalhadas quadro a quadro. Com isso, o sistema propõe uma solução automatizada e precisa para o monitoramento e gestão de estacionamentos, contribuindo para uma melhor organização do espaço e tomada de decisão mais eficiente por parte dos administradores.