Análise do atraso e da brecha aceita dos pedestres em travessias semaforizadas: um estudo na cidade de Fortaleza utilizando técnicas de visão computacional baseadas em deep learning

Abstract

O aumento da atenção ao transporte ativo em países em desenvolvimento tem motivado estudos sobre a compreensão dos fatores que afetam seus usuários. O atraso é um dos principais indicadores do nível de serviço de travessias de pedestres e ele é afetado pelas brechas disponíveis. Este trabalho visa relacionar atrasos e brechas aceitas em travessias semaforizadas de Fortaleza, além de comparar os atrasos coletados com os estimados pelo método do Highway Capacity Manual – 6ª. edição. Os dados foram coletados por meio de algoritmos visão computacional, em cinco travessias de interseções semaforizadas, obtendo-se 1642 observações. O método inclui uma análise de agrupamentos de pares de atraso e brecha aceita. Os resultados mostraram similaridade dos atrasos estimados com os do HCM, e as relações entre brecha aceita e atraso possibilitam uma inferência acerca do risco das travessias dos pedestres.