Identificador de condutor de veículo utilizando Redes Neurais Artificiais e OBDII - Ramos, Celso; Lacerda, Wilian; Neto, Heitor (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), 2017)
Este artigo descreve o desenvolvimento de uma Rede Neural Artificial para classificação de condutores de veículos, visando determinar a autenticidade de condutores autorizados. Os dados de entrada para a rede neural foram obtidos por meio do dispositivo denominado On Board Diagnostic (OBD), comumente empregado para detectar defeitos em mecanismos do veículo, visando sua manutenção. O sistema desenvolvido procurou dar uma funcionalidade diferenciada para este dispositivo, no auxílio a proprietários de veículos no que diz respeito à segurança de seu patrimônio. Foi utilizado uma rede tipo PMC (Perceptron Multicamadas) com o algoritmo backpropagation para treinamento utilizando os dados provenientes de um OBD. Amostras do comportamento de três condutores diferentes foram utilizadas, obtendo as variáveis: posição do acelerador, aceleração em x, aceleração em y e aceleração em z como entradas. Foram utilizadas duas camadas ocultas, com dez neurônios em cada uma. Também foi empregado o cálculo de média móvel para a filtragem dos dados. Os resultados mostraram-se satisfatórios, uma vez que o erro médio quadrático durante o treinamento aproximou-se muito de zero, fazendo com que a rede neural apresentasse um número significativo de acertos durante os testes.