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: Anais Estendidos do XV Simpósio de Engenharia de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbesc_estendido.2025.15396, 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.