DETECÇÃO DE DISTRAÇÃO DE MOTORISTAS EM TEMPO REAL USANDO DEEP LEARNING EM DISPOSITIVOS MÓVEIS - da Silva, Carlos Gil Martins; Filho, Geraldo Pereira Rocha (Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica, 2026)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel que utiliza visão computacional para detectar distrações em tempo real. O aplicativo emprega um modelo de Deep Learning baseado na arquitetura You Only Look Once (YOLO), treinado a partir de um conjunto de dados híbrido com imagens categorizadas em quatro comportamentos de risco: (i) uso de celular, (ii) operação do rádio, (iii) ingestão de bebidas; e (iv) alcançar objetos no banco traseiro. A avaliação no conjunto de teste demonstrou eficácia, alcançando 91,6% de precisão e 83,5% de revocação. O desempenho na detecção do risco “usando celular” foi superior, com 96,9% de revocação, em comparação com a classe “operando o rádio”, que alcançou 66,7%. O estudo conclui que a abordagem é viável, resultando em uma ferramenta funcional que traduz o desempenho do modelo em alertas para o condutor. Agência de fomento: FAPESB