Ciências Exatas e da Terra
Ciência da Computação
Resumo
Este estudo propõe uma solução inovadora para o problema do ruído rodoviário por meio do desenvolvimento de uma plataforma computacional que utiliza inteligência artificial (IA) e visão computacional para automatizar a contagem e classificação de veículos em rodovias. A plataforma inclui uma calculadora que estima os níveis de ruído com base em modelos matemáticos de referência internacional, como Hanc e Johnson, focando na análise do impacto do tráfego de veículos na poluição sonora, que afeta a saúde da população. A metodologia envolve a aplicação de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) com a arquitetura YOLO V8 (You Only Look Once) para detecção de objetos em vídeos. A IA foi desenvolvida em Python, enquanto a plataforma foi implementada em TypeScript, garantindo robustez e segurança. A validação foi realizada com métricas de visão computacional, como precisão (precision), recall e mAP50. Os resultados indicam uma precisão média de 0.722%, um recall de 0.544 e um mAP50 de 0.608, refletindo bom desempenho na identificação de veículos, mas apontando a necessidade de melhorias na detecção de classes menos representadas, como vans e ônibus. A ferramenta final oferece uma solução acessível e eficaz para o monitoramento da poluição sonora, beneficiando áreas urbanas afetadas pelo tráfego.
Palavras-chave: Ruído Rodoviário , Inteligência Artificial , Calculadora