Identificador de condutor de veículo utilizando Redes Neurais Artificiais e OBDII

  • Celso Ramos Universidade José do Rosário Vellano
  • Wilian Lacerda Universidade Federal de Lavras
  • Heitor Neto Universidade Federal de Lavras

Resumo


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.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, OBD, classificação

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Publicado
17/05/2017
RAMOS, Celso; LACERDA, Wilian; NETO, Heitor. Identificador de condutor de veículo utilizando Redes Neurais Artificiais e OBDII. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 13. , 2017, Lavras. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 158-165. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2017.6038.