Safe-driving é um software que por meio do uso de redes neurais, busca realizar uma predição probabilística da ocorrência de um acidente em determinada rodovia brasileira.
Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS) os acidentes de trânsito ocupam a nona posição entre as principais causas de morte no mundo. Em torno de 1,25 milhão de pessoas, por ano, morrem em decorrência de acidentes e aproximadamente 50 milhões de pessoas sofrem lesões não fatais. O IPEA aponta ainda em sua pesquisa que em 2014 ocorreram 37,337 acidentes em rodovias federais no país (IPEA e PRF, 2015).
Tendo como base toda a problemática dos acidentes e tendo ainda conhecimento dos péssimos estados de conservação das rodovias brasileiras a solução proposta pela equipe é desenvolver uma API que possibilite ao usuário a consulta da probabilidade da ocorrência de um acidente em determinada rodovia, levando em consideração fatores como condições meteorológicas e condições do trecho no momento da ocorrência de acidentes anteriores.
Os dados serão inicialmente treinados por meio de uma LSTM. Quando o usuário entrar com os dados sobre a rodovia que deseja consultar e sua localização, um modelo de ANN simples realizará a filtragem dos dados e retornará a probabilidade de acontecer acidente naquela rodovia.
O público alvo do projeto são as pessoas no geral que tenham interesse na consulta da probabilidade de ocorrência de acidente em alguma rodovia.
Para implementação do projeto sera necessário que:
- Integrantes da equipe possuam conhecimentos em Python e suas bibliotecas;
- Integrantes da equipe possuam conhecimentos a respeito de redes neurais.
- Maicon Mares @MaiconMares
Disponível aqui.
A equipe é composta por 6 integrantes.
| Nome | Matrícula | GitHub | |
|---|---|---|---|
| Amanda Pires | 15/0004796 | pAmanda | [email protected] |
| Itallo Gravina | 16/0125910 | itallogravina | [email protected] |
| Jonathan Jorge | 18/0103580 | Jonathan-Oliveira | [email protected] |
| Maicon Mares | 18/0023411 | MaiconMares | [email protected] |
| Nilo Mendonca | 16/0037522 | nilomendonca | [email protected] |
| Renan Cristyan | 17/0044386 | RCristyan | [email protected] |
Professor Diego Dorgam @diegodorgam
O objetivo do projeto é disponibilizar informações referentes a periculosidade de determinada rodovia, buscando assim ajudar na redução de acidentes.
Construir uma API que permita a consulta da probabilidade de ocorrência de acidente em uma determinada rodovia brasileira.
Disponível aqui.
Conjunto de dados fornecidos pelos kaggle que foi extraído diretamente do do site da Polícia Rodoviária Federal disponível por meio deste endereço eletrônico:
- https://www.gov.br/prf/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/dados-abertos-acidentes
- https://portal.prf.gov.br/dados-abertos-acidentes
- https://www.kaggle.com/equeiroz/acidentes-rodovias-federais-brasil-jan07-a-jul19
Serão utilizados dados de 2017 a 2020 agrupados por ocorrências.
- de Lima, Tamires Feitosa, et al. "ANÁLISE EPIDEMIOLÓGICA DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO NO BRASIL." Encontro de Extensão, Docência e Iniciação Científica (EEDIC) 5.1 (2019).