A cidade enfrenta desafios no monitoramento e controle do fluxo de veículos em áreas urbanas, como a detecção de veículos em alta velocidade, a movimentação em comboio e fraudes, como placas clonadas. O objetivo foi desenvolver um sistema inteligente baseado em Ciência de Dados que permita a análise em tempo real e suporte a tomada de decisão para o planejamento urbano.
Desenvolver uma solução eficaz na captura e identificação de veículos em alta velocidade, garantindo precisão nos dados obtidos. Além disso, é necessário criar algoritmos capazes de reconhecer com exatidão padrões de comboios, identificando veículos que se movem em grupo e detectando possíveis comportamentos suspeitos ou irregulares. Por fim, a solução deve ser capaz de, em tempo real, detectar anomalias no sistema, como a clonagem de placas, assegurando alta precisão e minimizando a ocorrência de falsos positivos.
Identificação de padrões em tempo real: análise em tempo real do fluxo de veículos, permitindo a identificação rápida de veículos em alta velocidade, movimentação em comboios e outras irregularidades.
Geração de KPIs para gestão e operação: facilita decisões mais rápidas e informadas, melhorando a eficiência das operações de trânsito.
Desenvolvimento de dashboard de controle: monitoramento, em tempo real, da circulação de veículos nas vias, permitindo aos operadores uma visualização clara e precisa dos dados capturados.
Geração de análises e relatórios em tempo real: relatórios e análises são gerados automaticamente, fornecendo insights detalhados sobre o fluxo de veículos e quaisquer anomalias detectadas, permitindo uma ação rápida e eficiente.
Tecnologias utilizadas: Inteligência de Dados e Machine Learning