Resumo: Cidades estão cada vez maiores e com isso seus desafios também crescem, um destes é o tráfego. Extensos engarrafamentos fazem que todos os dias pessoas percam horas de seus dias para chegarem e voltarem de seus destinos. É importante que novas soluções para auxiliarem no planejamento de trânsito surjam para auxiliar a proposta de soluções para esse problema. Usando visão computacional e ferramentas de Deep Learning, ​ este projeto se propõe a estruturar uma ferramenta para contagem de veículos em variados tipos de rodovia e diferentes cenários gravados por câmeras de segurança. Com essa ferramenta será possível coletar dados de tráfego de uma rodovia para que estes sejam posteriormente analisados sem que haja necessidade de separar um indivíduo para esta tarefa. Para alcançar este objetivo foi utilizado YOLO, para identificação, junto com ​ DeepSORT, ​para o rastreamento dos objetos que serão contabilizados ao atravessarem uma região de interesse. Por fim, o desempenho deste algoritmo foi comparado ao desempenho de voluntários na tarefa de contagem para verificar se este, além de acurado, se mostra superior a humanos na realização desta tarefa.

Banca:
Flávio Luis de Mello, DSc. (Presidente)
Diego Leonel Cadette Dutra, DSc. (Examinador)
Tatiana Sciammarella, MSc. (Examinador)