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dc.contributor.advisorFonseca, José Albertopt_PT
dc.contributor.authorBandeira, Ricardo Jorge Sousapt_PT
dc.date.accessioned2020-11-05T14:17:08Z-
dc.date.issued2019-12-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10773/29726-
dc.description.abstractNos últimos anos temos assistido a uma grande aposta na segurança rodoviária por parte de muitos países ao redor do mundo, incluindo Portugal. Ainda assim, segundo a Autoridade Nacional de Segurança Rodoviária, são atropeladas cerca de catorze pessoas por dia [1]. Tendo em vista a redução destes valores, e como resposta aos novos perigos que advém dos peões se deslocarem a olhar para os telemóveis, ou dos veículos elétricos se deslocarem silenciosamente, propomos um novo tipo de passadeiras designado de Sinalização Transversal Ativa de Passadeiras (STAP). STAP é uma solução para o alerta de condutores e peões, mediante a identificação de situações de perigo nas proximidades das passadeiras, por meio da deteção em tempo real de pessoas e veículos. Utiliza a projeção de iluminação sobre a estrada para delimitar o acesso e captar a atenção dos intervenientes com perfis luminosos específicos, de acordo com a presença do peão, a velocidade das viaturas e a visibilidade. No decorrer projeto foi dado ênfase à deteção de pessoas através de uma rede neuronal, à aquisição de velocidades com recurso a um radar e ao controlo das luminárias de acordo com a iluminação do local. Neste momento a sinalização luminosa é feita com tiras de LED RGB endereçáveis aplicadas nos postes, mas considerando a projeção de luz na estrada num futuro próximo. Foram realizados diversos testes para comprovar a eficácia e as limitações do sistema, tais como contagem e classificação de veículos, exatidão na deteção de peões, otimização dos tempos de autorização e proibição de passagem e controlo de luminosidade, tendo em vista a criação de um protótipo em tamanho real.pt_PT
dc.description.abstractIn the last years we have witnessed a significant investment on road safety from many countries around the world, including Portugal. Still, according to the National Road Safety Authority, about fourteen people are run over in Portugal every day [1]. With the goal to reduce these values and in response to the new dangers that come from pedestrians looking at mobile phones while walking, or from silently moving electric vehicles, we propose a novel type of crosswalk called Active Transversal Signaling for Pedestrian Crosswalks - STAP (Sinaliza¸c˜ao Transversal Ativa de Passadeiras). STAP is a solution for alerting drivers and pedestrians by identifying dangerous situations near the crosswalks through real-time detection of vehicles and people. It uses light stripes to delimit access and capture the attention with specific light profiles, according to pedestrian presence, vehicle speed and visibility. In the course of the project, emphasis was placed on the detection of people through a neural network, in the acquisition of vehicles speeds using a radar and the control of luminaires according to the lighting conditions of the place. At this moment light signaling is performed using addressable RGB LED strips mounted in the posts, while in the future we consider projection of light on the road. Several tests have been performed to prove the effectiveness and limitations of the system, such as vehicle counting and classification, pedestrian detection accuracy, optimization of authorization and prohibition times and lighting control, aiming to create a prototype in real size.pt_PT
dc.language.isoporpt_PT
dc.rightsembargoedAccesspt_PT
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.subjectComunicaçõespt_PT
dc.subjectPassadeira de peõespt_PT
dc.subjectRadarpt_PT
dc.subjectRedes neuronaispt_PT
dc.subjectSensorespt_PT
dc.subjectSegurança rodoviáriapt_PT
dc.subjectSistemas ciber-físicospt_PT
dc.titlePassadeiras de peões de nova geraçãopt_PT
dc.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.grantorUniversidade de Aveiropt_PT
dc.date.embargo2022-01-02-
dc.description.masterMestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõespt_PT
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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