URBANFLOW

Autores

  • Alvaro Figueiredo Neto UniFacens
  • Gustavo do Nascimento Ferreira UniFacens
  • Lucas Diniz Vargas UniFacens
  • João Andreas Tosto de Azevedo UniFacens
  • Nicolas Xavier Zanata UniFacens
  • André Magalhães Paes UniFacens
  • Gabriel Tavares Feitosa UniFacens
  • UniFacens UniFacens
  • Renata Vasques da Silva Tavares UniFacens

Palavras-chave:

Semáforo inteligente, Veículos de emergência, Inteligência artificial, Sustentabilidade

Resumo

O tempo perdido em cruzamentos congestionados impacta diretamente a agilidade dos serviços de emergência (ambulâncias, bombeiros e polícia), onde cada segundo é vital. Os sistemas semafóricos atuais, baseados em ciclos fixos, frequentemente falham em priorizar esses veículos, causando atrasos inaceitáveis e consequências graves. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo de semáforo inteligente que utiliza Inteligência Artificial (IA) e visão computacional para garantir a prioridade imediata a veículos de emergência.

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Publicado

2026-03-25

Como Citar

FIGUEIREDO NETO , Alvaro; DO NASCIMENTO FERREIRA, Gustavo; DINIZ VARGAS, Lucas; ANDREAS TOSTO DE AZEVEDO , João; XAVIER ZANATA, Nicolas; MAGALHÃES PAES, André; TAVARES FEITOSA, Gabriel; CENTRO UNIVERSITÁRIO FACENS; VASQUES DA SILVA TAVARES, Renata. URBANFLOW. Journal of Innovation and Science: research and application, [S. l.], v. 5, n. 2, 2026. Disponível em: https://joins.emnuvens.com.br/joins/article/view/1203. Acesso em: 30 set. 2026.

Edição

v. 5 n. 2 (2025): Proceedings: Plugin 2025:2

Seção

SIMPÓSIO: PLUGIN

Licença

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