Monitoramento de vias públicas por processamento de imagem: a tecnologia aliada à mobilidade urbana

Resumo

Este trabalho apresenta o desenvolvimento do sistema MEGA (Monitoramento Eletrônico e Gerenciamento Avançado), uma solução de visão computacional para monitoramento veicular em tempo real em vias públicas brasileiras. O objetivo consiste em detectar, identificar e acompanhar veículos em fluxos de vídeo provenientes de câmeras do DER-SP (Departamento de Estradas de Rodagem), gerando métricas quantitativas para auxílio ao planejamento urbano, gestão de tráfego e segurança viária. A pesquisa caracteriza-se como aplicada de natureza tecnológica, com abordagem experimental voltada à necessidade de ferramentas automatizadas para análise do tráfego urbano diante da crise de mobilidade urbana no Brasil, contexto discutido ao longo do trabalho. O sistema foi desenvolvido em Python utilizando Flask e visão computacional com OpenCV e YOLOv11n para processamento de imagem, além de interface web em Next.js e React. A metodologia permitiu validação e refinamentos progressivos dos módulos, principalmente em relação ao subsistema de captura, processamento de vídeo e exibição de estatísticas em tempo real, detectando cinco classes de veículos, contagem de travessias e identificação automática de congestionamentos. Os resultados demonstraram viabilidade técnica com detecção estável em condições variadas, contribuindo para automação do monitoramento de tráfego no contexto brasileiro.