Acidentes de trânsito podem ser evitados por meio de IoT; entenda como!

Falhas humanas são os fatores responsáveis por mais de 90% dos acidentes, ou sinistros de trânsito, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS). As mais frequentes são: excesso de velocidade, influência de álcool e direção durante períodos de cansaço extremo. No Brasil, de acordo com dados da Associação Brasileira de Medicina de Tráfego, 60% dos acidentes têm como causa a fadiga e o sono. É possível detectar estas condições por meio de câmeras de monitoramento que fazem uso de tecnologias de ponta, contribuindo assim para evitar milhares de mortes no trânsito.

A câmera de monitoramento de fadiga é um dispositivo que utiliza tecnologia IoT (Internet of Things, ou “Internet das Coisas” em tradução literal) para detectar sinais de distração, cansaço ou sonolência nas pessoas. Quando em estado de fadiga, costuma haver uma padronização das reações humanas. Isso as torna identificáveis à Internet of Things, como movimentos lentos, demonstração de falta de atenção e até mesmo o ato de fechar os olhos com frequência. Assim, o funcionamento da câmera é baseado na análise das imagens captadas in loco, por meio de IoT, e alertas transmitidos via comunicação M2M (Machine to Machine, ou “Máquina a Máquina”) a centrais de monitoramento. 

Utilização de câmeras por IoT em ambientes empresariais também evita acidentes

Além de se usar em veículos, sobretudo em frotas de caminhões e ônibus, usa-se essas câmeras também em salas de controle e operações industriais. Ou seja, ambientes empresariais onde a vigilância da atenção e estado de alerta é crucial para a segurança dos colaboradores. De acordo com o especialista Marcio Fabozi, CEO da Allcom Telecom, dona do maior banco de conexões M2M e IoT para empresas no Brasil e também América Latina, as câmeras de monitoramento têm sido cada vez mais adotadas por sua eficácia de análise baseada em algoritmos avançados. Estes identificam padrões faciais e comportamentais que indicam a presença de fadiga. 

“Nos últimos anos, nós temos observado uma procura crescente pelas câmeras de monitoramento por sua alta capacidade de detectar sinais associados à sonolência — como bocejos frequentes, fechamento dos olhos por períodos prolongados, movimentos irregulares da cabeça ou alterações na expressão facial —, mas não apenas isso, já que esses dispositivos detectam também ações perigosas como mudanças bruscas de direção. Assim que um sinal de risco é identificado pela IoT, um alerta é emitido para o profissional e também para a central de monitoria, via M2M, contribuindo assim para a prevenção de acidentes, principalmente no trânsito”, explica Fabozi.

Como destaca o executivo, ao detectar os sinais de fadiga, a câmera emite alertas visuais e/ou sonoros para avisar a pessoa analisada que ela deve tomar medidas para aumentar seu estado de alerta. Como, por exemplo, fazer uma pausa para descanso ou até mesmo interromper temporariamente a atividade. 

Frequentemente, os dispositivos de captação de imagens também estão conectados a sistemas de registro de eventos. O que significa que podem capturar e armazenar vídeos e dados relevantes antes, durante e após uma situação de fadiga ou distração. Dessa forma, identificando padrões de comportamento nos profissionais e sua aptidão a determinadas tarefas. “Essas informações podem ser valiosas para análises pós-acidente ou para melhorar os programas de treinamento de motoristas e outros profissionais”, indica Marcio Fabozi.

O uso de tecnologias M2M e IoT combinadas visa melhorar a segurança. Além disso, reduzir o risco de acidentes nas estradas e aumentar a eficiência em situações onde a atenção constante é crucial. Além de contribuir ainda para reduzir custos e otimizar operações.