Identificador de condutor de veículo utilizando Redes Neurais Artificiais e OBDII

Este artigo descreve o desenvolvimento de uma Rede Neural Artificial para classificacao de condutores de veiculos, 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 veiculo, visando sua manutencao. O sistema desenvolvido procurou dar uma funcionalidade diferenciada para este dispositivo, no auxilio a proprietarios de veiculos no que diz respeito a seguranca de seu patrimonio. 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 tres condutores diferentes foram utilizadas, obtendo as variaveis: posicao do acelerador, aceleracao em x, aceleracao em y e aceleracao em z como entradas. Foram utilizadas duas camadas ocultas, com dez neuronios em cada uma. Tambem foi empregado o calculo de media movel para a filtragem dos dados. Os resultados mostraram-se satisfatorios, uma vez que o erro medio quadratico durante o treinamento aproximou-se muito de zero, fazendo com que a rede neural apresentasse um numero significativo de acertos durante os testes.