De Olho na Segurança: Como o Safe-Drive Detecta Distrações e Comportamentos Inseguros de Motoristas - Albarello, Ângela Brigida; Canedo, Edna Dias; Gonçalves, Vinícius P.; Mendonça, Fábio L. L.; Silva, Francisco Airton; Meneguette, Rodolfo I.; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2025: Anais do IX Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2025.8262, 2025)
A segurança no trânsito urbano é um dos principais desafios enfrentados por cidades inteligentes, especialmente diante do crescente número de acidentes causados por distrações ao volante. Identificar e mitigar comportamentos distraídos e inseguros de motoristas em tempo real ainda representa um problema em aberto, devido à complexidade das cenas e às limitações das soluções existentes. Para enfrentar esse cenário, este trabalho propõe o SafeDrive, uma solução híbrida de visão computacional baseada em duas arquiteturas convolucionais do YOLO: uma dedicada à detecção de comportamentos distraídos e outra voltada à segmentação do uso do cinto de segurança. Quando comparado com outros trabalhos da literatura, o Safe-Drive mostrou alta taxa de acertos com uma redução no tempo de inferência de 52% no pior caso. Esses resultados destacam o Safe-Drive como uma solução eficaz e escalável na detecção de comportamentos distraídos e inseguros de motorista em tempo real.