Sistema AIoT para Detecção de Sirenes com Aprendizado de Máquina Embarcado em Dispositivos de Borda - Barreto, Lucas; Galvão, Levy; Barreto, Raimundo; Oliveira, Horácio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2025)
Este trabalho apresenta uma solução de AIoT para detecção de sirenes com inferência embarcada em microcontroladores, baseada em redes neurais convolucionais (CNNs) quantizadas. A solução proposta utiliza um microcontrolador com microfone digital integrado para captar sons do ambiente e realizar inferência local com redes neurais convolucionais otimizadas. Essa abordagem elimina a necessidade de conexão com a nuvem, reduzindo latência e aumentando a confiabilidade e a privacidade dos dados. O modelo foi treinado em espectrogramas gerados a partir de áudios de tráfego e sirenes e implantado utilizando TensorFlow Lite para microcontroladores. Os resultados demonstram acurácia de 96,83%, associada a uma precisão de 94,49%, validando a viabilidade de integrar IA embarcada em soluções IoT urbanas, como veículos autônomos e semáforos inteligentes.