TCC - FINAL

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FACULDADE JK UNIDADE II GAMA 
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
KÁSSIA SOUZA DO VALE 
KENNEDY LIMA DOURADO 
RONALDO BATISTA BARBOSA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESTUDO DE CASO EM MONITORAMENTO DE VEÍCULOS 
ROUBADOS 
 
 
 
 
 
 
 
 
Gama-DF 
2016
 
 
KÁSSIA SOUZA DO VALE 
KENNEDY LIMA DOURADO 
RONALDO BATISTA BARBOSA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESTUDO DE CASO EM MONITORAMENTO DE VEÍCULOS 
ROUBADOS 
 
 
 
 
 
 
Trabalho de conclusão de curso 
presentado a Faculdade JK como 
requisito parcial para obtenção do 
grau de Bacharel em Sistemas de 
Informação; 
Orientadora: Deniz Helena Pereira 
Abreu 
 
 
 
 
 
Gama-DF 
2016 
 
 
FACULDADE JK GAMA – UNIDADE II 
 
 
 
 
 
Trabalho de Conclusão de Curso – TCC de autoria de Kássia Souza do Vale, 
Kennedy Lima Dourado, Ronaldo Batista Barbosa , intitulado: ESTUDO DE 
CASO EM MONITORAMENTO DE VEÍCULOS ROUBADOS, apresentado como 
requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de 
Informação, defendido e aprovado em 13/12/2016, pela banca examinadora 
constituída por: 
 
 
 
 
 
_______________________________________________________________ 
Prof ª. Deniz Helena Pereira Abreu 
Professora Orientadora 
 
 
 
 
_______________________________________________________________ 
Prof º. Leonardo Pereira de Castro 
Examinador 
 
 
 
 
_______________________________________________________________ 
Prof º. Willians Luiz Gomes 
Examinador 
 
 
 
 
RESUMO 
 
 O Sistema de monitoramento de veículos roubados tem o objetivo de prevenir 
o furto e roubo de veículos. Mais o número vem aumentando e são poucas chances 
de recuperação no Distrito Federal. Assim propomos a ideia do uso de tecnologias 
existentes, em sistema de monitoramento, que seria um dispositivo móvel, que pode 
ser colocado em painéis de viaturas ou em suporte fixo como um tripé, para assim 
fazer o monitoramento e verificar qual a situação de cada um, através da 
identificação da placa de licenciamento, com o intuito de identificar veículos 
irregulares impossibilitando o tráfego dos mesmos. Assim, diminuindo o índice de 
roubos no DF. Citamos algumas técnicas como a binarização e erosão, que são 
técnicas para o processamento de segmentação de imagem, e uma das principais 
técnicas é o sistema OCR (Reconhecimento Ótico de Carácter). É um sistema 
eletrônico que permite a identificação automática de veículos através de caracteres 
de placas de uma forma confiável e segura. Com essas técnicas o sistema de 
monitoramento se torna mais eficiente sem a necessidade de digitação de placas de 
cada veículo, evitando perda de tempo e principalmente a atenção dos agentes de 
fiscalização. 
Palavras-chave: Veículos, Detecção, Monitoramento. 
 
 
 
 
 
ABSTRACT 
 
 The Stolen Vehicle Tracking System aims to prevent theft and theft of 
vehicles. More information on increasing the chances of recovery in the Federal 
District. Thus we propose an idea of the use of existing technologies, in a monitoring 
system, which can be a mobile device, which can be placed in vehicle panels or on a 
fixed support such as a tripod, in order to monitor and verify a situation of each one , 
Through the identification of the license plate, in order to identify irregular vehicles, 
making it impossible to traffic them. Thus, reducing the rate of theft not DF. We cite 
some binarization and erosion techniques, which are techniques for processing 
image segmentation, and one of the main techniques for the Optical Character 
Recognition system. It is an electronic system that allows automatic identification of 
vehicles by means of plate devices in a reliable and safe way. With technical 
monitoring system techniques it is more efficient without a need to enter plates of 
each vehicle, avoiding wasted time and especially an attention to surveillance 
agents. 
Keywords: Vehicles, Detection, Monitoring 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE FIGURAS 
Figura 01 - Treinamento do Classificador................................................................10 
 
Figura 02 - Classificador de Placas “Tipo 1”............................................................11 
 
Figura 03 - Binarização..............................................................................................12 
 
Figura 04 - Processo de Erosão................................................................................13 
 
Figura 05 - Coordenadas Limites..............................................................................15 
 
Figura 06 - Modelo de Placa......................................................................................16 
 
Figura 07 - A Arquitetura Java 2 Micro Edition (J2ME) ...........................................21 
 
Figura 08 - Sistema de Banco de Dados. ............………………………...…….........28 
 
Figura 09 - Tela Inicial do Equipamento...................................................................37 
 
Figura 10 - Navegação e Monitoramento.................................................................38 
 
Figura 11 - Localização.............................................................................................39 
 
Figura 12 - Alerta.......................................................................................................39 
 
Figura 13 - Pesquisar.................................................................................................40 
 
Figura 14 - Comando de Voz.....................................................................................40 
 
Figura 15 - Central de Informações...........................................................................41 
 
Figura 16 - Histórico...................................................................................................41 
 
Figura 17 - Mapeamento........................................................................................…42 
 
 
 
LISTA DE TABELAS 
 
Tabela 01: Largura dos Caracteres ..........................................................................17 
 
Tabela 02 – Acompanhamento Atual……….............................................................36 
 
Tabela 03 – Demonstração Atual..............................................................................37 
 
Tabela 04 – Acompanhamento Pós Sistema............................................................43 
 
Tabela 05 – Demonstrativo Pós Sistema..................................................................43 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE SIGLAS 
 
API - Aplication Program Interface (Interface de Programação de Aplicações) 
CDC - Connected Devide Configuration (Configuração de Dispositivo Conectado) 
CLDC - Connected Limited Device Configuration (Configuração de Dispositivo 
Conectado Limitado) 
CONTRAN (Conselho Nacional de Trânsito) 
DCL - Data Control Language (Linguagem de Controle de Dados) 
DDL - Data Language (Linguagem de Definição de Dados) 
DML - Data Manipulation Language (Linguagem de Manipulação de Dados) 
DQL - Data Query Language (Linguagem de Consulta de Dados) 
JAR - Java Archive (Arquivo Java) 
JCP - Java Community Proccess 
JDBC - Java Database Connectivity (Conexão Banco de Dados Java) 
MVR Stolen Vehicle Monitor (Monitor de Veículos Roubados) 
OCR - Optical Character Recognition (Reconhecimento Ótico de Caracter) 
OHA - Open Handset Alliance (Abra a Aliança de Handset) 
SOM – Auto-Programmable System (Sistema Auto-Programavél) 
SOM – Self Organizing Maps (Mapa Auto Organizável) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SUMÁRIO 
1. INTRODUÇÃO.........................................................................................................5 
2. OBJETIVOS.............................................................................................................6 
2.1 OBJETIVO GERAL.........................................................................................6 
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS...........................................................................6 
3. JUSTIFICATIVA.......................................................................................................7 
4. REFERENCIAL TEÓRICO.......................................................................................8 
 4.1 OCR - Reconhecimento Ótico de Caracter.................................................8 
 4.1.1 Tecnologia OCR............................................................................9 
 4.1.2 Construção do Detector de Placas de Veículos.......................... 9 
 4.1.3 Adaptação do Detector ao Domínio de Placas............................11 
 4.1.4 Binarização................................................................................. 11 
 4.1.5 Erosão.........................................................................................12 
 4.1.6 Segmentação dos Caracteres.....................................................14 
 4.1.7 Especificações do Contran..........................................................16 
 4.1.8 Segurança Física e do Ambiente................................................17 
 4.2 HARDWARE..............................................................................................18 
 4.2.1 MVR ............................................................................................18 
4.2 2 Java..............................................................................................19 
 4.4.3 A Plataforma Java........................................................................19 
 4.4.4 Java Virtual Machine....................................................................20 
 4.2.5 Java 2 Micro Edition (J2ME) .......................................................20 
 4.2.6 Tecnologia J2ME.........................................................................22 
4.2.7 Conexão de Internet.....................................................................22 
 4.2.8 Conexão WiFi...............................................................................23 
4.2.9 GPS..............................................................................................23 
4.2.10 Android.......................................................................................25 
 4.3 SISTEMAS DE BANCO DE DADOS.........................................................27 
 4.3.1 Banco de Dados MySQL..............................................................28 
 4.3.2 Conexão com Banco de Dados...................................................29 
 4.3.3 Manipulação de Banco de Dados................................................29 
 4.3.4 Linguagem SQL...........................................................................30 
 4.3.5 SQLite..........................................................................................31 
4.3.6 Sinesp Cidadão............................................................................32 
 5. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS.............................................................33 
 
 
 5.1 Descrição de Todo o Processo De Pesquisa............................................33 
6. ESTUDO DE CASO...............................................................................................34 
 6.1 Definição de Estudo de Caso....................................................................34 
 6.2 Levantamento Estatístico..........................................................................36 
 6.3 Uso da Aplicação Demostrando a Funcionalidade....................................37 
 6.4 Objetivos do estudos de Caso...................................................................42 
7. CONCLUSÃO.........................................................................................................44 
8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................................45 
 
5 
 
 
1 - INTRODUÇÃO 
 A tecnologia dos sistemas de monitoramento de veículos tem como finalidade 
observar os registros de atividade de um sistema ou de um equipamento, e verificar 
a situação de cada veículo. Os primeiros sistemas que foram lançados no Brasil, 
vieram com o objetivo de prevenir roubos, e também para recuperá-los. 
 O objetivo desse estudo de caso é propor a aplicação de tecnologias 
existentes e unificá-las para fins de monitoramento de placas de veículos, visando 
diminuir o índice de furtos e roubos no Distrito Federal. E como esse índice vem só 
aumentando, torna o sistema de monitoramento de tamanha importância, pois a 
preocupação da população com a falta de segurança só cresce a cada dia. 
Assim, para a segurança de veículos o sistema de monitoramento se propõe 
ideal para que nos sintamos mais seguros. Funciona por meio de um equipamento 
móvel fixado no para-brisa de uma viatura, em tripés utilizados em blitz, barreiras 
policiais e instalados em hastes fixas de monitoramento de velocidade, conhecido 
popularmente como “Pardais”, que consegue identificar um veículo roubado em 
tempo real, e tem como objetivo, monitorar e identificar a situação dos veículos 
através de detecção de placas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6 
 
 
2 - OBJETIVOS 
2.1 - OBJETIVO GERAL 
 
 Propor a unificação de tecnogias existentes, distintas, para o uso em 
Sistemas de Monitoramento de Veículos Roubados; 
 
2.2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
 
 Conhecer sistemas de identificação de veículos; 
 Levantamento de tecnologias de rastreamento de veículos; 
 Estudar novas possiblidades de monitoramento; 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7 
 
 
3 - JUSTIFICATIVA 
É muito comum nos dias atuais, recebermos a notícia que um amigo, um 
parente, teve a desagradável experiência de ter seu veículo roubado ou furtado no 
Distrito Federal, ligeiramente compartilham essa notícia em suas redes sociais e 
pedem para que compartilhem esse post, com a esperança de logo encontrar seu 
bem. Porem, essa tem se tornado a grande dificuldade, a recuperação de veículos. 
A Secretaria de Segurança Pública e da Paz Social concedeu uma coletiva de 
imprensa sobre as estatísticas criminais, um comparativo do mês de outubro 2015 
em relação a outubro de 2016. Segundo a secretaria de Segurança Pública do 
Distrito Federal, a maioria dos crimes tiveram baixa considerável, como por exemplo, 
os crimes violentos letais, de homicídio, de latrocínio, de lesão corporal seguida de 
morte, dos crimes contra o patrimônio, de roubo em comércio, de roubo a pedestre e 
de roubo em residência. 
As exceções foram em furto e roubos em veículos, que teve um aumento de 
3,7% (854 em 2015 e 886 em 2016), em roubo de veículos, que aumentou em 
21,5% (432 em 2015 e 525 em 2016). 
Os dados acima mostram o quão é precária a situação da segurança pública 
no Distrito Federal e região, tendo como necessidade a implantação de meios 
tecnológicos para suprir essa deficiência. 
 
 
8 
 
 
4 - REFERENCIAL TEÓRICO 
4.1 - OCR 
Reconhecimento Ótico de Caracteres em inglês Optical Character 
Recognition. Sistemas OCR pode ser empregado para realizar o reconhecimento ou 
identificação de assinaturas em documentos, digitalização de livros antigos e, a 
motivação dessa pesquisa, identificação de veículos através da sua placa de 
licenciamento. 
 Os sistemas OCR veiculares auxiliam a sociedade a coibir infraçõesde 
trânsito, controlar o acesso a rodovias ou a áreas restritas, identificar veículos 
roubados, rastreamento de veículos, identificação de vagas de estacionamento em 
(EspaçoReservado1)ambientes fechados, entre outras utilidades. Porém o foco é na 
identificação de veículos roubados. 
 Anagnostopoulos 2007, evidenciou técnicas de processamento de imagem e 
aprendizagem de máquina que podem ser empregadas em sistemas OCR 
veiculares. 
Casey e Lecolinet, trazem em seus estudos métodos que transformam uma 
imagem de sequências de caracteres em imagens contendo um único símbolo. A 
etapa do sistema OCR encarregada de extrair caracteres isolados é conhecida como 
segmentação. Umas das combinações de técnicas contida seria capaz de recortar a 
placa da imagem contido em um veículo e individualizar os caracteres presentes na 
mesma. Em seguida, o reconhecimento do símbolo isolado poderia ser realizado por 
uma rede neural, exemplo, SOM é um mapa auto organizável (SOM) é um tipo de 
rede neural artificial que é treinada a partir da utilização de aprendizagem não 
supervisionada para produzir uma representação discretizada do espaço de entrada 
das amostras de treinamento, denominado mapa. 
Sistema eletrônico que permite a identificação de automática de veículos 
através dos caracteres da placa permite a identificação de forma confiável e segura 
de veículos com registro de roubos e outros tipos de ocorrências registradas no 
número da placa do mesmo. Através deste aplicativo o monitoramento de veículos 
no dia a dia se torna mais viável e eficiente sem a necessidade de digitação de placa 
do veículo evitando assim a perda de tempo e principalmente a atenção dos Agentes 
de Fiscalização, pois o mesmo possui a tecnologia OCR (Reconhecimento Ótico de 
Caracteres). 
 
9 
 
 
4.1.1 - Tecnologia OCR 
OCR é uma tecnologia que utiliza mecanismos de aquisição, tais como 
câmeras fotográficas, filmadoras e afins, para capturar imagens e posteriormente 
realizar processamentos nestas, para reconhecer caracteres alfanuméricos 
presentes. Essa tecnologia tenta se aproximar do sistema visual humano (SVH), 
porém ainda não é capaz de competir com a capacidade de leitura deste (MITHE et 
al., 2013). 
É conhecido que o cérebro humano processa suas informações visuais 
principalmente no campo da semântica, ou seja, no significado do que é visto, 
enquanto computadores processam os dados sobre as informações espaciais que 
carregam, não tendo muita sensibilidade para variações de cores e texturas, por 
exemplo (ZHANG, 2010). Por isso, atualmente, processos que envolvem visão 
computacional exigem uma capacidade de processamento relativamente grande 
para obterem resultados significativos. 
 
4.1.2 - Construção do Detector de Placas de Veículos 
O detector de placas é construído a partir da implementação do detector de 
Viola-Jones disponível na biblioteca OpenCV. Para viabilizar o treinamento, as 
placas de veículos foram separadas em dois tipos: as placas cujo fundo é mais claro 
que os caracteres compõem o “tipo 1”, enquanto o “tipo 2” é formado pelas placas 
cujo fundo é mais escuro que os caracteres. 
 
“OpenCV - Biblioteca de funções utilizadas durante o processamento de imagem, com base 
em código aberto e lançado pela Intel. Esta biblioteca é multi-plataforma, ele pode ser usado 
no Mac OS X , o Windows e Linux . Os autores do foco no processamento de imagem em 
tempo real”
1
. 
 
Tal divisão é necessária devido à natureza das características usadas pelo 
classificador, pois os resultados da avaliação de uma mesma característica sobre 
placas de tipos diferentes tendem a ter sinais opostos. De fato, numa tentativa de 
treinar um classificador com ambos os tipos, o algoritmo parou de convergir ainda no 
quarto estágio, cujo classificador já usava mais de 15.000 características sem obter 
melhorias nas taxas de detecção e falso positivo. 
 
1
 Freund, Y. and Schapire, R. E. (1995) 
10 
 
 
Foram treinados, portanto dois classificadores em cascata, cada um 
responsável por um tipo de placa. Para o treino de cada classificador, foram usadas 
10.000 imagens positivas, às quais foram aplicadas rotações aleatórias dentro das 
seguintes faixas: −15◦ a +15◦ no eixo x, −30◦ a +30◦ no eixo y e −5 ◦ a +5◦ no eixo z. 
A restrição a estes valores foi definida de forma a cobrir a faixa de ângulos 
comumente encontrada nas imagens observadas. As imagens usadas no 
treinamento do classificador foram redimensionadas para uma resolução de 46×18 
pixels. De acordo com figura 01 a seguir. 
 Figura 01 - Treinamento do Classificador 
A 
 
 
 
 
B 
 
 
 
 
 Fonte: http://www.sbai2013.ufc.br 
 O treinamento dos classificadores foi realizado com o auxílio de uma 
ferramenta que acompanha a biblioteca OpenCV. Seus parâmetros 1 foram 
configurados da seguinte forma: resolução base = 46×18; n◦ de exemplos positivos = 
10.000; no de exemplos negativos = 10.000; taxa de detecção mínima por estágio = 
0, 999; taxa de falso positivo máxima por estágio = 0, 5; no de estágios = 20; 
conjunto de características = estendido; no de características por classificador fraco 
= 2; variante de Boosting = Gentle AdaBoost; limiar de peso relativo dos exemplos = 
0, 9; simetria vertical = não. Em ambos os treinamentos, as subimagens usadas 
como exemplos negativos em cada estágio foram extraídas de um mesmo conjunto 
contendo 5.000 imagens de cenas variadas. 
Os parâmetros de taxas e número de estágios foram escolhidos para alcançar 
no treinamento taxas de detecção final de 0, 98 (≈ 0, 99920) e falso positivo final de 
9, 5× 10−7 (≈ 0, 5 20). O classificador de placas “tipo 1” resultante é constituído de 9 
estágios e um total de 66 características (uma amostra destas é vista na Figura 01). 
11 
 
 
Já o classificador de placas “tipo 2” obtido contém 7 estágios e 46 características no 
total. 
4.1.3 - Adaptação do Detector ao Domínio De Placas 
A abordagem mais óbvia para o uso de dois classificadores é simplesmente 
varrer a imagem duas vezes, um classificador de cada vez, e combinar os 
resultados, o que tende a duplicar o custo de detecção. 
A solução encontrada foi treinar um classificador auxiliar simples, cuja meta é 
diferenciar um tipo de placa do outro. O número de estágios foi limitado a apenas 1, 
visando a eficiência. O resultado desse treinamento foi um classificador composto de 
apenas uma característica. A Figura 02 Ilustra o funcionamento do classificador de 
placas final que combina os três classificadores treinados. 
Figura 02 - Classificador de Placas “Tipo 1” 
 
 
 
 
 
 Fonte: http://www.sbai2013.ufc.br 
 
4.1.4 - Binarização 
Segundo Hiss Monteiro (2002), para fazer a separação do fundo da região da 
placa dos elementos que desejamos analisar utilizamos a binarização ou 
limiarização (thresholding). A binarização é o método mais simples de segmentação 
de imagens. Resumidamente consiste em separar uma imagem, originalmente em 
tons de cinza para que tenha só pixels pretos e brancos. Essa decisão da nova cor 
que terá o pixel é realizada de acordo com o ponto de corte (threshold). Qualquer 
pixel com intensidade menor ou igual ao ponto de corte passa a ser preto. Se o pixel 
tiver intensidade maior que o ponto de corte passa a ter a cor branca. Como 
sabemos uma imagem digital pode ser escrita como uma função f (x, y), a resposta 
da binarização é a função g (x, y), dada por: 
 R1 se f (x, y) ≤ T 
G (x, y) 
 R2 se f (x, y) >T 
 
 Onde R1 e R2 são os valores estipulados para os níveis de cinza da imagembinaria, no caso utiliza-se 0 (preto) e 255 (branco). Alguns autores se referem ao 
12 
 
 
método de binarização como um método para retirar o fundo (background) da 
imagem. Por exemplo na primeira imagem da Figura 03 observemos uma imagem 
os objetos de interesse em preto. O ponto de corte nesse caso deve ser escolhido 
com o cuidado para que não capture elementos que não façam parte dos objetos. O 
valor escolhido automaticamente para essa imagem é 101, como mostrado. 
Figura 03 - Binarização 
 Fonte: http://www.sbai2013.ufc.br 
 
 Exemplo de uma imagem inicial a ser analisada nesta etapa, seu histograma 
(bimodal) à direita com a linha vertical mostrando o ponto de corte usado para a 
separação entre o fundo e os objetos. Na imagem inferior a direita observa-se o 
resultado: a imagem bitonal. 
A escolha do ponto de corte T é fundamental. Uma ferramenta auxiliar na 
escolha deste ponto de corte é o histograma da imagem. A observação desse 
gráfico permite a localização do melhor valor de T para a imagem. 
Esta localização é tão mais fácil quanto mais bimodal for o histograma. 
Quando a imagem, por exemplo, for composta de objetos e fundo de cores distintas, 
mas uniformes, podemos estabelecer através de técnicas que ajudam a definir o 
ponto de corte através de um isolamento das regiões que representem o fundo e os 
objetos. 
Para imagens compostas por mais de um objeto de tons diferentes sob um 
fundo constante, pode-se utilizar técnica de binarização multi-nível (multilevel 
thresholding). 
No caso real de placas a iluminação não uniforme, impossibilita ter tons de 
fundo e objetos constantes, e não é possível estabelecer as regiões de tons precisas 
de cada objeto no histograma, de modo que se torna mais difícil encontrar o ponto 
de corte ideal. Como o trabalho precisava de métodos automáticos para a escolha e 
ajuste do ponto de corte, depois de diversos testes usando histogramas da imagem 
reais como referência comparada com conhecimentos prévios sobre parâmetros da 
imagem e pontos de corte ideais também conhecidos utilizou o método de Otsu para 
identificação automática do ponto de corte. 
13 
 
 
(i.j-
1) 
(i.j) 
(.j+
1) 
(i+1
.j) 
(I-
1.j) 
 
4.1.5 - Erosão 
Erosão foi é a técnica utilizada para resolver um problema que apareceu 
frequente nestas aplicações real. Imagine que durante a captura da placa os 
caracteres que desejamos reconhecer pareçam estar contato um com o outro de 
forma que pareça um único objeto, ou ligados a ruídos que modifiquem suas formas 
(como o mostrado pelas pequenas elipses marcadas na imagem superior esquerda 
da Figura 04). Nesse caso teríamos sérios problemas para reconhecê-los. Ficou 
evidente então a necessidade de desenvolver algum pré-processamento que seja 
capaz de separar objetos que possivelmente venham estar em contato entre si, 
devido ao um maior sombreamento, ou pelo movimento do carro. A solução adotada 
para esse tipo de problema foi à utilização de um recurso conhecido como erosão. 
Esse recurso faz com que uma imagem original sofra diminuição de tamanho sem 
que perca suas características geométricas que são de suma importância para o 
reconhecimento da mesma. 
Para o processo de erosão primeiramente escolhemos o elemento 
estruturante que vai ser utilizado para realizar a "erosão da imagem". A escolha do 
elemento que vai fazer a operação é muito importante pois esse elemento é que vai 
determinar o quanto a imagem vai reduzir de tamanho cada vez que é submetida ao 
processo. Outro fato relevante é a perda das características geométricas da imagem 
que pode ser causada por uma má escolha do elemento. No programa foi adotado 
um elemento simples, mas que depois de todos os testes se mostro capaz de 
garantir que a imagem original não perdesse suas características. A Figura 04 
apresenta uma placa antes e depois do processo de erosão e o elemento que foi 
utilizado na operação. 
Figura 04 - Processo de Erosão 
 
 
 
 
 
 
 Fonte: http://www.sbai2013.ufc.br 
 
Depois da escolha do elemento a ser utilizado devemos analisar a vizinhança 
de cada um dos pixels da imagem através do elemento. Fazemos essa análise da 
14 
 
 
seguinte forma: Colocamos o pixel a ser analisado na coordenada (i, j) e a partir daí 
analisamos os outros pixels do elemento. Se todos eles estiverem acesos (com o 
valor 1) o pixel que está sendo analisado continua aceso. Caso contrário o pixel é 
apagado (tem seu valor modificado para 0). 
Observando a Figura 04 notamos que os objetos foram realmente separados 
dos ruídos, mas sofreram uma apreciável mudança de tamanho, o que poderia 
acarretar num problema para a identificação do objeto. Na verdade, isso não 
acontece se utilizarmos o número de erosões suficiente apenas para identificar um 
determinado número de elementos posicionados entre limites superiores e inferiores 
que alinhamos objetos. Utiliza-se desta maneira a característica fundamental das 
placas brasileiras que é ter sempre 3 letras e 4 números, isso é 7 elementos. 
 Outra característica importante observada durante a erosão das imagens foi 
o fato desse processamento “limpar” ruídos prévios na imagem para que não haja 
problemas com o reconhecimento das mesmas. Pequenos objetos que contenham 
até 5 pixeis são simplesmente apagados pelo processo de erosão. Esse recurso é 
importante para um bom funcionamento das etapas posteriores. 
 
4.1.6 - Segmentação dos Caracteres 
A segmentação da imagem consiste num processo cujo objetivo é separar em 
imagens distintas todos os caracteres. Essa etapa permitirá a identificação em 
separado de cada letra ou número que compõem a placa. 
A identificação de pixels conectados faz parte de um pré-processamento para 
a segmentação das imagens. Para isso foi desenvolvido um algoritmo que 
basicamente verifica a vizinhança de cada pixel e a partir daí vai identificando quem 
faz parte, ou não, do mesmo objeto, isso é estar com a mesma cor que ele. 
O algoritmo analisa a partir de um pixel de coordenadas (i, j) sua vizinhança 
que são os pixels de coordenadas (i-1, j-1), (i-1, j), (i-1, j+1), (i, j-1), (i, j+1), (i+1, j-1), 
(i+1, j), (i+1, j+1). Desta forma o algoritmo vai verificando cada um dos pixels. 
Sabemos que a imagem após a binarização possui apenas pixels pretos e brancos, 
representando os objetos e o fundo. Os pixels brancos são representados pelo valor 
1 e os pixels pretos são representados pelo valor 0. 
O algoritmo de contagem, primeiramente faz uma varredura, na figura 05, a 
procura de um pixel que represente a imagem 05, ou seja tenha o valor 0. Achado 
esse primeiro pixel o algoritmo troca o valor dele para 2 e faz uma verificação da 
15 
 
 
vizinhança conforme foi descrito anteriormente. Se durante essa verificação for 
encontrado algum outro pixel acesso esse pixel terá seu valor trocado para 3 e os 
que forem sendo encontrados terão o valor 4, 5, 6 e assim por diante. 
Quando terminar a verificação da vizinhança o algoritmo procura o pixel com 
o valor 3 e faz a verificação de sua vizinhança atribuindo aos pixels que forem 
encontrados valores subsequentes e assim o processo continua até que o algoritmo 
não encontre nenhum outro pixel subsequente para verificar a vizinhança, 
reconhecendo assim o fim de um objeto e iniciando uma varredura na busca de um 
pixel acesso e reiniciando todo o processo. Desta forma conseguimos com que seja 
contabilizado o número de objetos conectados, ao mesmo tempo em que se separa 
cada objeto. De acordo com figura 05 a seguir. 
 Figura 05 - Coordenadas Limites 
 
 
 
 Fonte: http://www.sbai2013.ufc.br 
 
 O processode segmentação que foi desenvolvido utiliza a forma final com 
que o processamento de contagem disponibiliza a imagem para realizar a 
segmentação. Para aperfeiçoar o processo de segmentação um único algoritmo que 
faz a contagem e a segmentação das imagens. 
Esse processo foi nomeado como processo de contagem de elementos 
modificado. O algoritmo funciona da seguinte forma: Utilizamos o algoritmo original 
de contagem sendo que quando for terminada a identificação de um objeto para ser 
contabilizado, seja armazenado em alguma matriz o valor que foi atribuído ao último 
pixel desse objeto. Dessa forma conseguimos uma matriz que contenham todos os 
valores dos últimos pixels referentes a cada objeto. Então separamos as imagens 
através desses valores da seguinte forma. 
Finalmente conseguimos que os objetos sejam devidamente segmentados e 
separados e imagens distintas. Dessa forma conseguimos obter imagens em 
condições de serem submetidas à etapa de reconhecimento de caracteres. Cada 
sub imagem colorida mostrada na figura 05, vai ser submetida à última etapa do 
processamento, sendo composta apenas pelo objeto e pelo fundo. 
 
16 
 
 
130
mm:
13cm 
63 
mm 
4.1.7 - Especificações do Contran 
Antes de discutirmos a aquisição das imagens e construção da base de 
dados, é interessante ter-se um conhecimento das normas e padrões utilizados nas 
placas de veículos automotores brasileiros. Por isso, abaixo, são descritas algumas 
dessas especificações estabelecidos pelo CONTRAN. 
O capítulo IX, Seção III, artigo 96 do Código de Trânsito Brasileiro (Lei № 
9.503 de 23/09/97) trata da identificação dos veículos brasileiros. O artigo 115 diz: 
“O veículo será identificado externamente por meio de placas dianteira e traseira, 
sendo estas lacradas em sua estrutura, obedecidas as especificações e modelos 
estabelecidos pelo CONTRAN (Conselho Nacional de Trânsito) ”. 
O artigo 1º da resolução 045/98 do CONTRAN estabelece o Sistema de 
Placas de Identificação de Veículos. Este artigo estabelece que tanto a placa 
traseira, quanto a dianteira devem conter caracteres alfanuméricos individualizados, 
divididos em dois grupos. O primeiro deve ser composto por três caracteres, 
resultantes do arranjo com repetição de vinte e seis letras, tomadas três a três. Já o 
segundo, por quatro caracteres, resultantes do arranjo com repetição de dez 
algarismos, tomados quatro a quatro, conforme ilustra a figura 06. Além dos 
caracteres previstos neste artigo, ambas as placas devem conter, gravados em 
tarjetas removíveis a elas afixadas, a sigla da Unidade da Federação e o nome do 
Município de registro do veículo, exceção feita às placas de veículos oficiais. 
 
Figura 06 - Modelo de Placa 
 
 10 cm 
 
 
 400 mm: 40 cm 
 
 40 cm 
 Fonte: http://www.denatran.gov.br/ 
 Modelo de placa de veículos brasileiros, incluindo as dimensões de altura, 
largura e espaçamento dos caracteres, segundo as normas definidas pelo 
CONTRAN. 
O artigo 2º desta mesma resolução especifica as dimensões, cores e demais 
características das placas (veja a figura 06). As tolerâncias nas dimensões das 
17 
 
 
placas e caracteres alfanuméricos são fixadas em até 10%. Com isso, as dimensões 
da placa são fixadas em: (i) altura hp = 130 ± 13 mm; (ii) comprimento cp = 400 ± 40 
m; (iii) altura dos caracteres h = 63 mm e (iv) largura l dos caracteres, a qual se 
encontra na tabela 01 a seguir. 
 Tabela 01 - Largura dos Caractéres 
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S 
54 44 44 43 40 40 45 45 10 36 49 40 54 47 45 44 51 46 46 
T U V W X Y Z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 
44 45 49 49 49 47 40 18 36 37 40 36 36 36 38 36 36 
 
 Agora, conhecendo as especificações necessárias para o projeto, bem como 
os valores dos tamanhos padrões, segundo o CONTRAN, já é possível fazer uma 
estimativa das alturas dos caracteres. 
 
 
4.1.8 - Segurança Física e do Ambiente 
Áreas Seguras 
Objetivo: Prevenir o acesso físico não autorizado, danos e interferências com 
os recursos de processamento das informações e as informações da organização. 
Perímetro de Segurança Física 
Convém que perímetros de segurança sejam definidos e usados para 
proteger tanto as áreas que contenham as instalações de processamento da 
informação como as informações críticas ou sensíveis. 
Diretrizes para Implementação 
Convém que as seguintes diretrizes sejam consideradas e implementadas, 
onde apropriado, para os perímetros de segurança física: 
a) convém que os perímetros de segurança sejam claramente definidos e que 
a localização e a capacidade de resistência de cada perímetro dependam dos 
requisitos de segurança dos ativos existentes no interior do perímetro, e dos 
resultados da avaliação de riscos; 
b) convém que os perímetros de um edifício ou de um local que contenha as 
instalações de processamento da informação sejam fisicamente sólidos (ou seja, o 
perímetro não deve ter brechas nem pontos onde poderia ocorrer facilmente uma 
invasão); as paredes externas do local devem ser de construção robusta e todas as 
18 
 
 
portas externas sejam adequadamente protegidas contra acesso não autorizado por 
meio de mecanismos de controle, por exemplo, barras, alarmes, fechaduras etc.; as 
portas e janelas sejam trancadas quando estiverem sem monitoração, e que uma 
proteção externa para as janelas seja considerada, principalmente para as que 
estiverem situadas no andar térreo; 
c) convém que seja implantada uma área de recepção, ou um outro meio para 
controlar o acesso físico ao local ou ao edifício; o acesso aos locais ou edifícios 
deve ficar restrito somente ao pessoal autorizado; 
d) convém que sejam construídas barreiras físicas, onde aplicável, para 
impedir o acesso físico não autorizado e a contaminação do meio ambiente; 
e) convém que todas as portas corta-fogo do perímetro de segurança sejam 
providas de alarme, monitoradas e testadas juntamente com as paredes, para 
estabelecer o nível de resistência exigido, de acordo com normas regionais, 
nacionais e internacionais aceitáveis; elas devem funcionar de acordo com os 
códigos locais de prevenção de incêndios e prevenção de falhas; 
f) convém que sistemas adequados de detecção de intrusos, de acordo com 
normas regionais, nacionais e internacionais sejam instalados e testados em 
intervalos regulares, e cubram todas as portas externas e janelas acessíveis; as 
áreas não ocupadas sejam protegidas por alarmes o tempo todo; também seja dada 
proteção a outras áreas, por exemplo, salas de computadores ou salas de 
comunicações; 
g) convém que as instalações de processamento da informação gerenciadas 
pela organização fiquem fisicamente separadas daquelas que são gerenciadas por 
partes externas. 
 
4.2 - HARDWARE 
4.2.1 – MVR – Monitor de Veículos Roubados 
 MVR (Monitor de Veículos Roubados) é um dispositivo móvel equipado com 
um pequeno ecrã (output) e um teclado querty em miniatura (input) e com sistema 
de GPS. Conta com Sistema Operacional Android, Processador Octa-Core Quad 1.5 
GHz + Quad 1.0 GHz, 2GB de Memória, Tela de 5.2” com proteção Gorilla Glass 4, 
Memória Interna de 16GB, Câmera Frontal de 20 Megapixels, Conexão de 3 e 4G. 
Capaz de garantir máximo desempenho nas tomadas de informações em tempo 
real. 
19 
 
 
 Este dispositivo também deve conter um suporte móvel (tripé), para uso do 
suporte de fixação em para-brisa do tipo ventosa, e suporte fixo para acoplamento 
em postes com detectores de velocidade, popularmenteconhecido como “Pardal”. 
 
4.2.2 - Java 
ORACLE 2012 em 1991, um grupo de engenheiros da empresa Sun 
acreditava na tendência da junção dos dispositivos móveis pessoais e dos 
computadores caseiros. Com essa perspectiva em mente, esse grupo, denominado 
Green Team, liderado por James Gosling, trabalhou arduamente para criar o que, 
futuramente, iria revolucionar nosso mundo a linguagem de programação Java. 
Para demonstração de sua linguagem de programação e de seu potencial, o 
Green Team trabalhou num controle remoto portátil que tinha como alvo a 
comunicação com as televisões a cabo digitais, mas, naquela época, esse conceito 
de integração de dispositivos estava avançado demais para os equipamentos 
disponíveis. Percebendo a ascensão da internet, em 1995, o grupo anunciou que 
navegador de internet Netscape Navigator, passaria a incorporar a tecnologia Java. 
33 6.1. 
A linguagem de programação Java Sendo aclamada como uma linguagem 
de programação versátil, o Java é a principal linguagem de programação usada nos 
aplicativos nativos do Android. Segundo ORACLE (2012), na linguagem de 
programação Java, todos os arquivos de código-fonte possuem a extensão “. Java” 
e têm seu conteúdo inalterado, podendo ser lidos e modificados pelo programador. 
Depois que o arquivo de código-fonte é salvo, é necessário compilá-lo, com o 
compilador Java (fornecido junto com as ferramentas para programação Java), em 
um arquivo “.class”. 
 Esse arquivo compilado tem seu conteúdo convertido para bytecode, que 
não é um código que pode ser lido ou modificado pelo programador e sim a 
linguagem da Java Virtual Machine. Uma instância da JVM - Java Virtual Machine - 
na máquina do usuário lê o bytecode do arquivo “.class”. E executa a aplicação. Já 
que a JVM está disponível em vários sistemas operacionais, o mesmo arquivo 
bytecode “.class. ” Pode ser executado em outra máquina, sem necessidade de 
edição e recopilação. 
 
4.2.3 - A Plataforma Java 
20 
 
 
 A plataforma Java se diferencia, principalmente, das outras por ser uma 
plataforma somente de software, que pode ser executada sobre diferentes tipos de 
hardware. Como um ambiente independente de plataforma, a Java pode ser um 
pouco mais lenta do que código nativo. Porém, avanços na tecnologia do compilador 
e da JVM têm trazido o desempenho para perto que o código nativo é capaz, sem 
comprometer a portabilidade ORACLE 2012. 
A plataforma possui dois componentes: 
 A Java Virtual Machine 
 Java API 
 
4.2.4 - Java Virtual Machine 
ORACLE 2012, a JVM é a peça fundamental da plataforma Java, é o que faz 
com que ela seja independente de hardware e de sistema operacional. Ela é um 
computador abstrato, virtual, que, como toda máquina física, real, possui conjuntos 
de instruções e manipula várias áreas da memória durante a execução. 
A JVM não conhece linguagem alguma, a não ser a linguagem bytecode dos 
arquivos “.class”. E apesar de ser bem restrita quanto a formas sintáticas e 
estruturais, se uma linguagem pode gerar uma aplicação no formato especificado 
pela JVM, então essa aplicação pode se utilizar das funções da mesma. 
 
4.2.5 - Java 2 Micro Edition (J2ME) 
Java Platform, Micro Edition (Java ME) oferece um ambiente robusto e flexível 
para aplicativos executados em dispositivos móveis e integrados: celulares, set-top 
boxes, reprodutores de discos Blu-ray, dispositivos de mídia digital, módulos M2M, 
impressoras etc. 
A tecnologia Java ME foi originalmente criada para lidar com as restrições 
associadas à criação de aplicativos para pequenos dispositivos. Para essa 
finalidade, a Oracle definiu o básico para a tecnologia Java ME para acomodar esse 
ambiente limitado e possibilitar a criação de aplicativos Java executados em 
dispositivos pequenos com memória, vídeo e capacidade de processamento 
limitados. O Java Micro Edition é voltado para micro aplicações que rodam em 
microprocessadores como os de celulares e PDA’s. A plataforma é direcionada a 
uma vasta gama de dispositivos que vai desde Smart Cards até celulares e PDA’s. 
Consiste de um conjunto de especificações organizadas em camadas que abrangem 
21 
 
 
vários dispositivos e tecnologias. A arquitetura da plataforma J2ME é dividida em 
três camadas: Máquina Virtual, Configurações e Perfis, como na Figura 07. 
 
 Figura 07 - Arquitetura Java 2 Micro Edition 
 
 Fonte: http://www.devmedia.com.br/ 
A configuração é um conjunto de bibliotecas básicas disponíveis para o 
programador. Ela também define qual o nível de serviços e funcionalidades 
oferecidos pela máquina virtual. Uma configuração é definida para uma classe 
horizontal de dispositivos, ou seja, uma gama de dispositivos com diferentes 
aplicações, mas com características em comum. Por exemplo, dispositivos com 
comunicação wireless, abrangendo celulares, PDA’s, pagers, etc. No momento 
existem duas configurações definidas: O CLDC (Connected Limited Device 
Configuration), utilizado em dispositivos limitados como celulares, PDA’s, pagers, 
etc. e o CDC (Connected Devide Configuration), utilizado em dispositivos com maior 
capacidade (de memória e processamento) como Sistemas de Navegação de 
Carros, Televisores com Conexão à Internet, etc. 
O perfil define um conjunto de bibliotecas específicas para classes verticais 
de dispositivos. Ou seja, poderíamos ter um perfil para celulares, outro para PDA’s, 
etc. Um perfil é sempre especificado para uma determinada configuração, mas uma 
configuração pode dar suporte a vários perfis. Existem dois perfis definidos para o 
CLDC: o MIDP (Mobile Information Device Profile) e o IMP (Information Module 
Profile). O IMP é mais recente e é basicamente um subconjunto do MIDP e é 
utilizado em dispositivos com uma interface mais limitada. 
 
Optional Packages 
Mobile Media API, ID, API 
 
Profile 
MIDP Foundation Profile 
 
Configuration 
CLDC, CDC 
 
JVM 
22 
 
 
A máquina virtual fica diretamente acima do sistema operacional do 
dispositivo. É ela quem define quais as limitações dos programas que executarão no 
dispositivo. A máquina virtual correspondente ao CLDC é chamada KVM, desenhada 
especialmente para dispositivos pequenos e com recursos limitados. A KVM mantém 
os aspectos centrais da Máquina Virtual Java e tem tamanho reduzido a algumas 
centenas de kilobytes, inclusive o K de KVM vem de kilo, uma alusão ao tamanho da 
máquina virtual. 
4.2.6 - Tecnologia J2ME 
É uma tecnologia que permite o desenvolvimento de aplicações Java para 
dispositivos com poder de processamento, vídeo e memória limitados. Possui uma 
coleção de APIs, Application Program Interface, definida pela comunidade JCP, Java 
Community Proccess, específicas para dispositivos compactos como Celulares, 
PDAs, Personal Digital Assistants, entre outros. A J2ME trata das necessidades 
especiais dos dispositivos para consumidor, das quais as edições J2SE, Java 
Standard Edition, e J2EE, Java Enterprise Edition, não abrangem (MUCHOW, 2004). 
“Standard Edition (J2SE): projetada para execução em máquinas simples de computadores 
pessoais e estações de trabalho “
2
. 
A JCP especificou a J2ME em dois grupos, conforme as necessidades dos 
dispositivos, chamados de Configuração sendo denominados CDC, Connected 
Device Configuration, e CLDC, Connected Limited Device Configuration. O primeiro 
para dispositivos com maior capacidade computacional e normalmente fixos como 
um computador ligado à TV, por exemplo, o segundo para aqueles dispositivos com 
menor capacidade computacional e normalmente móveis. 
4.2.7 - Conexão de Internet 
 O funcionamento da internet Wi-Fi dentro dos veículos recebera um sinal deinternet via um modem 3G. Dentro do mesmo, um roteador garante a redistribuição 
do sinal para o dispositivo móvel, mediante senha e autenticação de acesso. Isso 
garante que o este mantenha a conexão o acesso em período integral e não permite 
 
2
 MUCHOW, 2004, p.2 
23 
 
 
que outros usuários acessem a rede de maneira a se aproveitar de eventuais 
brechas na rede. 
4.2.8 – Conexão Wi-Fi 
 É utilizada por produtos certificados que pertencem à classe de dispositivos 
de rede local sem fios (WLAN) baseados no padrão IEEE 802.11. Por causa do 
relacionamento íntimo com seu padrão de mesmo nome, o termo Wi-Fi é usado 
frequentemente como sinônimo para a tecnologia IEEE 802.11. O nome, para 
muitos, sugere que se deriva de uma abreviação de wireless fidelity, ou "fidelidade 
sem fio", mas não passa de uma brincadeira com o termo Hi-Fi, designado para 
qualificar aparelhos de som com áudio mais confiável, que é usado desde a década 
de 1950. 
O padrão Wi-Fi opera em faixas de frequências que não necessitam de 
licença para instalação e/ou operação. Este fato as torna atrativas. No entanto, para 
uso comercial no Brasil, é necessária o equipamento ser homologado pela Agência 
Nacional de Telecomunicações. As frequências são livres de licença, o usuário não 
paga nenhuma taxa, mas são permitidos apenas equipamentos que tenham sido 
analisados, avaliados e obtidos um o certificado de homologação, sendo que esses 
equipamentos recebem um selo de identificação da agência. 
 
4.2.9 - GPS 
 Os estudos iniciais para o desenvolvimento do Global Positioning System 
GPS, data de 1973. O propósito inicial da sua concepção foi contornar as limitações 
existentes no sistema TRANSIT (o primeiro sistema operacional para navegação 
baseado em sinais transmitidos por satélites) principalmente aquelas relativas à 
navegação. Devido à cobertura global proporcionada pela constelação GPS, a 
operacionalidade do sistema atende as 24 horas do dia, garantindo que, mesmo sob 
quaisquer condições meteorológicas, existem pelo menos quatro satélites acima do 
plano do horizonte do observador. 
Esta situação garante a condição geométrica mínima necessária à 
navegação em tempo real com o GPS. Cientistas e pesquisadores, em todo mundo, 
começaram a descobrir e a explorar as potencialidades do sistema, não só aquelas 
destinadas à navegação, mas também, em aplicações nas áreas da Geodésia, 
Geodinâmica e Cartografia, tais como: No estabelecimento de redes geodésicas; 
24 
 
 
nos levantamentos para fins de apoio fotogramétrico; no controle de deformações; 
na determinação altimetria; na agricultura de precisão; nos estudos relacionados à 
atmosfera e no âmbito marinho, etc. Observa-se também grande interesse nas 
aplicações em tempo real e na integração com outros setores que necessitam de 
coordenadas precisas. 
 
“O conceito de navegação utilizando sinais de rádio transmitidos por satélites artificiais 
começou com o lançamento do primeiro satélite, o SPUTNIK I (em 04 de outubro de 1957). 
”
3
 
 
Desde o surgimento da era espacial, os cientistas vêm estudando a 
possibilidade da utilização de satélites artificiais colocados em órbita terrestre e de 
estações estabelecidas em terra com o intuito de posicionamento ou navegação. 
O primeiro sistema operacional para navegação baseado em sinais 
transmitidos por satélites foi o Navy Navigation Satellite System (NNSS), também 
conhecido como TRANSIT, que foi desenvolvido pelo Johns Hopkins Applied 
Physics Laboratory (APL). Nesse sistema, a navegação e/ou o posicionamento 
baseavam-se no efeito Doppler. Tomou-se operacional em 1964, para o uso militar e 
em 1967 para comunidade civil. Este sistema apresentava uma série de limitações 
dentre elas as baixas órbitas dos satélites (1.080km), fornecia as posições de 
navegação somente em duas dimensões (latitude e longitude), dentre outras. 
 Em 1972, o Naval Research Laboratory (NRL), propôs o sistema de 
navegação com relógios mais precisos nos satélites e altitude orbital entre 900 e 
1.500km, denominado Timation. A força aérea americana neste mesmo ano propôs 
um terceiro sistema, baseado na medição de distâncias através de códigos 
modulados nas ondas portadoras emitidas pelos satélites, denominado de System 
621 B. O atual NAVSTAR-GPS (NAVigation System with Time And Ranging - Global 
Positioning System), surgiu no ano de 1973 resultando da unificação dos sistemas 
Timation e 621 B. 
Foi uma iniciativa visando o estabelecimento e o desenvolvimento de um 
novo sistema de navegação de abrangência global, proporcionando o 
posicionamento tridimensional de pontos da superfície terrestre através de sinais de 
rádio emitidos por satélites artificiais que a orbitam. O sistema vem sendo 
 
3
 ANDRADE, 1988, p. 1 
25 
 
 
administrado pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos da América - 
Departament of Defense (DoD). Um histórico do desenvolvimento do sistema é 
apresentado em PARKINSON et al., 1996. 
O GPS é um sistema baseado em uma constelação de 24 satélites artificiais, 
foi projetado para fornecer aos usuários a posição instantânea, bem como a 
velocidade de deslocamento de um ponto sobre a superfície da terra, independente 
das condições meteorológicas sendo possível observar-se simultaneamente, pelo 
menos 4 satélites acima do horizonte, 24 horas por dia. 
As principais características do sistema são: disponibilidade contínua dos 
dados de navegação; não necessita de Inter visibilidade entre as estações; possui 
cobertura global e regional; os satélites são distribuídos em 6 planos orbitais com 
55° de inclinação em relação ao equador, com 4 satélites em cada plano; período 
orbital de 12 horas siderais, orbitando a uma altitude de 20.200km; as efemérides 
transmitidas pelos satélites GPS contêm os elementos orbitais keplerianos e seus 
fatores de perturbação; o sistema de referência é o World Geodetic System 1984 
(WGS-84) e o sistema de separação do sinal é o Code Division Multiple Acess 
(CDMA). 
O sistema GPS pode ser dividido em três segmentos: Segmento Espacial: E 
definido pela constelação dos satélites. Tem como função, gerar e transmitir os 
sinais GPS (códigos, portadoras, mensagens de navegação e identificação dos 
satélites). Estes sinais são derivados da frequência fundamental foi de 10,23MHz, 
gerados a partir dos osciladores de Rubídio e Césio (altamente estáveis), a bordo 
dos satélites SEEBER, 1993, p. 211. 
 
4.2.10 - Android 
 GOOGLE INC. 2012, Android é uma plataforma para dispositivos móveis, 
criado para diminuir custos e melhorar a experiência do usuário nesses dispositivos. 
O Android começou com uma pequena empresa com o nome do próprio Android 
Inc., em Palo Alto, Califórnia, EUA, criada por quatro sócios, chamados Andy Rubin, 
Rich Miner, Nick Sears e Chris White. 
 
26 
 
 
“A Plataforma Android é hoje uma das mais usadas em dispositivos móveis, principalmente 
telefones celulares
4
”. 
Somente em 2006 o Google tomou posse do projeto comprando a Android 
Inc. e assumindo a direção do desenvolvimento do sistema. No ano seguinte, em 
2007, foi criada a Open Handset Alliance, liderada pela Google, como um grupo de 
empresas unidas, com o objetivo de concluir o desenvolvimento do Android, como 
um sistema móvel, e viabilizar a sua distribuição em massa, como um sistema móvel 
gratuito, com liberdade de desenvolvimento de aplicativos e liberdade de plataforma 
de hardware. 
 A OHA - Open Handset Alliance - iniciou suas operações com 40 empresas. 
25 atualmente, esse número está perto das 90 empresas. No mesmoano, foi 
liberada a versão Beta do SDK do Android. 
GOOGLE INC. (2012), aplicações podem ser livremente desenvolvidas para a 
plataforma Android, pois a mesma possui um SDK que fornece ao programador 
todas as APIs - Application Programming Interfaces - necessárias para a interação 
inicial com a plataforma. O SDK do Android permite, também, que o programador 
utilize um gerenciador de banco de dados SQlite e suporta gráficos 3D baseados 
nas especificações 1.0 da OpenGL ES - OpenGL for Embedded Systems. 
Dentre muitas características, o Android possui nativamente um framework de 
aplicações, uma máquina virtual Dalvik (Java) otimizada para dispositivos móveis, 
um navegador web baseado na engine de código aberto Webkit, suporte a arquivos 
de mídia de áudio e vídeo e um ambiente de desenvolvimento rico em ferramentas. 
GOOGLE INC. 2012, O Android foi idealizado desde o início para ser um 
sistema com código fonte opensource, facilitando a adequação a diversos 
dispositivos diferentes e personalização do conteúdo e, devido a essa facilidade, é 
comum encontrarmos aparelhos que possuem personalizações da operadora de 
telefonia ou do fabricante como forma de concorrência entre os mesmos. 
Pelo fato de ser baseado no Linux, ele também possui um repositório de 
aplicativos, onde todos os aplicativos públicos a serem instalados nos sistemas 
podem ser visualizados e adquiridos. 
 
4
 MUCHOW, 2004 p.34 
27 
 
 
Dentre as tecnologias que compõem o Android, pode-se destacar como 
principais o Java, a linguagem de programação usada no desenvolvimento de 
aplicações nativas para o Android, o SQLite, um sistema gerenciador de banco de 
dados leve e rápido, usado para armazenar dados das aplicações durante a 
execução e o GPS que permite a integração do serviço com as aplicações. 
A arquitetura do Android está divido em camadas, permitindo ao programador 
ou à empresa de desenvolvimento de dispositivos customizar 26 apenas a parte que 
lhe será necessária. 
Segundo (LEE, 2011) a arquitetura Android é dividida em 5 seções em quatro 
camadas principais 
 Kernel Linux; 
 Bibliotecas; 
 Runtime do Android; 
 Estrutura; 
 Aplicativos. 
 
4.3 - SISTEMAS DE BANCO DE DADOS 
Segundo Silberschatz, Korth, Sudarshan 2006, sistema de bancos de dados 
são projetados para gerir grandes volumes de informações. 
 
“O gerenciamento de informações implica a definição dos mecanismos para manipulação 
dessas informações
5
”. 
 
Ainda segundo os autores, um sistema de banco de dados deve garantir a 
segurança das informações armazenadas contra eventuais problemas como o 
sistema, além de impedir tentativas de acesso não autorizadas. 
O banco de dados e um recurso que veio facilitar a busca de informações, 
eliminando os arquivos de papeis, integrando os dados de aplicações e fornecendo 
segurança. Com o objetivo de simplificar a criação e manutenção de um Banco de 
Dados surgiu os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs). Segundo [ 
Date 2000], os Sistemas de Banco de Dados têm a finalidade de gerenciar as 
informações de um banco de dados, que é um repositório para uma coleção ao de 
 
5
 Silberschatz, Korth, Sudarshan, 2006 
28 
 
 
arquivos de dados computadorizados. Sendo assim, e uma camada que fica entre o 
banco de dados e os usuários, ou outros softwares que interagem com o SGBD. 
Um SGBD fornece aos usuários operações para inserir, alterar, excluir, obter 
e atualizar dados em um sistema, assegurando a integridade dos dados. Sua 
utilização traz vantagens como: eficiência no acesso aos dados, redução do tempo 
de desenvolvimento de uma aplicação, acesso concorrente e rápido retorno, além da 
integridade e segurança dos dados. A (figura 08) apresenta os componentes de um 
sistema de banco de dados. 
Figura 08 - Sistema de Banco de Dados 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Fonte: https://www.ime.usp.br 
4.3.1 – Banco de Dados MySQL 
 MySQL é um SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) relacional 
padrão SQL (Structured Query Language - Linguagem Estruturada para Consultas) 
robusto, rápido, multiusuário e multitarefa. O MySQL é marca registrada da ORACLE 
e seu servidor de banco de dados vem sendo distribuído sobre uma Licença Dupla, 
uma Open Source/GNU GPL e também por uma licença comercial. 
 Por que usar o Banco de Dados MySQL? 
SISTEMA DE 
BANCO DE 
DADOS 
Usuários e 
Programadores 
Programas aplicativos / 
Consultas 
Software 
SGBD 
Software para acessar os 
dados 
Processador / Otimizador 
de Consultas 
Definição dos dados 
armazenados 
(meta dados) 
Dados 
armazenados 
29 
 
 
 O servidor de banco de dados MySQL é extremamente rápido, confiável, e 
fácil de usar. Se isto é o que você está procurando, você deveria experimentá-lo. O 
Servidor MySQL também tem um conjunto de recursos muito práticos desenvolvidos 
com a cooperação de nossos usuários. O Servidor MySQL foi desenvolvido 
originalmente para lidar com bancos de dados muito grandes de maneira muito mais 
rápida que as soluções existentes e tem sido usado em ambientes de produção de 
alta demanda por diversos anos de maneira bem-sucedida. Apesar de estar em 
constante desenvolvimento, o Servidor MySQL oferece hoje um rico e proveitoso 
conjunto de funções. A conectividade, velocidade, e segurança fazem com que o 
MySQL seja altamente adaptável para acessar bancos de dados na Internet. 
 As características técnicas do MySQL 
 O Programa de Banco de Dados MySQL é um sistema cliente/servidor que 
consiste de um servidor SQL multitarefa que suporta acessos diferentes, diversos 
programas clientes e bibliotecas, ferramentas administrativas e diversas interfaces 
de programação (API's). 
• Portabilidade. 
• Escrito em C e C++. 
• Testado com um amplo faixa de compiladores diferentes. 
• Funciona em diversas plataformas. 
• Utiliza o GNU Automake, Autoconf, e Libtool para portabilidade. 
• Suporte total a multi-threads usando threads diretamente no kernel. Isto significa 
que se pode facilmente usar múltiplas CPUs, se disponível. 
• Fornece mecanismos de armazenamento transacional e não transacional. 
 
4.3.2 - Conexão com Banco de Dados 
 Conectar-se a um banco de dados com Java é feito de maneira elegante. 
Para evitar que cada banco tenha a sua própria API e conjunto de classes e 
métodos, temos um único conjunto de interfaces muito bem definidas que devem ser 
implementadas. Esse conjunto de interfaces fica dentro do pacote java.sql e nos 
referíamos a ela como JDBC. 
“Usuários – Interface JDBC – Implementação JDBC – Banco de Dados” 
Para realizar uma conexão, é necessário carregar o driver que fará a 
comunicação com a fonte de dados e estabelecer a conexão em si. Ao executar o 
30 
 
 
programa será enviada uma mensagem na janela prompt, indicando o sucesso ou 
não da conexão. 
4.3.3 - Manipulação de Banco de Dados 
 A Linguagem Java possui classes que permitem a conexão com um bando de 
dados. Essas classes fazem parte do pacote JDBC (Java Database Connectivity), 
uma API (Aplication Program Interface), que permite a comunicação de diversos 
bancos de dados SQL (Oracle, MySQL, produtos Microsoft, etc.…). Muitos desses 
bancos utilizam um padrão de comunicação chamado ODBC (Open Database 
Connectivity) que pode ser usado para criar uma fonte de dados entre o banco e o 
JDBC. O pacote JDBC fornece uma maneira bem simples de acessar tabelas em 
conjunto com o JDK e você não precisa fazer nenhuma instalação adicional para 
manipular banco de dados com Java.Para que seja possível realizar a manipulação de banco de dados em Java, é 
necessário que diversos procedimentos sejam realizados a fim de configurar o 
sistema. 
 Os passos necessários para a manipulação de banco de dados por meio de 
uma aplicação são os seguintes: 
1. A criação de banco de dados. 
2. A configuração do sistema por meio da criação de uma fonte de dados 
entre o banco de dados criado e a Linguagem Java (fonte ODBC – 
JDBC). 
3. A criação da aplicação Java propriamente dita. 
 
4.3.4 - Linguagem SQL 
A SQL (Structured Query Language), conhecido também como linguagem de 
consulta estruturada, é uma linguagem padrão de pesquisa criada para se 
comunicar com banco de dados. Segundo BATTISTI (2006), esta linguagem foi 
desenvolvida para ser independente de hardware e software. Comenta que as 
instruções SQL são conduzidas com um único comando que contém uma descrição 
completa da informação exigida. Explica também que o maior benefício do método 
SQL é não haver a necessidade de se preocupar em como os dados são 
recuperados, mas somente com o conteúdo do conjunto de dados. 
31 
 
 
 
“Apesar de conhecida como uma “linguagem de consulta”, a SQL oferece também recursos 
para definir a estrutura dos dados, atualizar, incluir, excluir e alterar dados, especificar 
restrições de integridade e outros recursos mais
6
. 
 
Segundo LEE (2006), os comandos SQL são divididos conforme a seguir. 
 DDL (Data Definition Language), linguagem de definição de dados: Permite 
ao usuário criar/apagar tabelas, índices e visões. Os principais comandos são 
create, drop e alter. 
 DML (Data Manipulation Language), linguagem de manipulação de dados: 
Permite ao usuário inserir, alterar, apagar ou selecionar registros (dados) em 
uma tabela. Os principais comandos são insert, update, delete e select. 
 DCL (Data Control Language), linguagem de controle de dados: Controla as 
permissões de acesso dos usuários do banco de dados para ver ou manipular 
informações. Os principais comandos são grant e revoke. 
 DQL (Data Query Language), linguagem de recuperação de dados: É a parte 
da SQL mais utilizada, sendo baseada no comando select para elaborar 
consultas. 
Um dos comandos DML mais importante é a consulta (select), pois é 
responsável por recuperar os dados armazenados no banco de dados utilizado, ou 
não critérios de restrição e junção a outras tabelas. (LEE,2006). 
 
4.3.5 - SQLite 
 O Android traz embutido o SQLite, que é uma biblioteca que implementa um 
mecanismo de banco de dados, sem servidor e com código de domínio público 
(LECHETA, 2010). O SQLite dá suporte à maioria das funções da SQL92, a terceira 
revisão do padrão SQL. Armazena as informações em um arquivo único e o 
tamanho do seu código é pequeno; por isso, pode ser utilizado em uma ampla gama 
de aparelhos, que disponham de recursos limitados (SQLITE, 2014). Com a 
utilização desse banco de dados, o armazenamento, consulta e manutenção dos 
dados se torna mais rápido e prático em relação aos celulares de gerações 
tecnológicas anteriores que proviam o armazenamento em arquivos simples. O limite 
desse banco de dados será dado pelo tamanho da memória do 22 dispositivo, 
 
6
 SILBERSCHATZ; KORTH; SUDARSHAN, 1999, p. 109 
32 
 
 
podendo chegar a terabytes de armazenamento, e oferece diversos recursos, dentre 
eles os principais são (SQLITE, 2014): 
 Zero Configuration: projetado para que não necessite de um DBA, o próprio 
programador pode configurar e administrar. 
 Atomic Transactions: transações consistentes, isoladas e duráveis mesmo 
depois de falhas de sistema e falhas de energia. 
 Self-contained: sem dependências externas. 
 Cross-plataforma: Unix (Linux, Mac OS-X, Android, iOS) e Windows (Win32, 
WinCE, WinRT) e também funciona em plataformas embarcadas como QNX, 
VxWorks, Symbian, Palm OS, Windows CE. 
 Small code footprint: menos de 500KiB totalmente configurado ou muito 
menos com os opcionais omitidos. 
 Limits: Suporta bancos de dados de terabytes e string e blobs de gigabytes. 
 
4.3.6 - Sinesp Cidadão 
O aplicativo Sinesp Cidadão é um módulo do Sistema Nacional de 
Informações de Segurança Pública, Prisionais e sobre Drogas, o Sinesp (Lei 
12.681/2012), o qual permite acesso direto pelo cidadão aos serviços da Secretaria 
Nacional de Segurança Pública do Ministério da Justiça. 
O Sinesp Cidadão Consulta Veículos permite ao cidadão consultar a 
situação de roubo ou furto de qualquer veículo do Brasil. As informações são 
consultadas diretamente no banco de dados do Departamento Nacional de Trânsito 
(DENATRAN), conforme parceria entre este órgão e o Ministério da Justiça. 
 Após instalar o aplicativo, basta clicar no ícone "Veículos" e digitar a placa 
para saber a situação do veículo. Caso a resposta seja positiva para furto ou roubo, 
a informação "VEÍCULO ROUBADO" aparecerá destacada em vermelho na tela de 
seu smartphone. É possível verificar também se o veículo é clonado, caso as 
características do mesmo não correspondam às retornadas pelo aplicativo. 
 
 
 
33 
 
 
5 - PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 
5.1 DESCRIÇÃO DE TODO O PROCESSO DE PESQUISA 
Os pesquisadores que adotam a abordagem qualitativa opõem-se ao pressuposto 
que defende um modelo único de pesquisa para todas as ciências, já que as 
ciências sociais têm sua especificidade, o que pressupõe uma metodologia própria. 
Assim, os pesquisadores qualitativos recusam o modelo positivista aplicado ao 
estudo do caso em questão. 
”A pesquisa qualitativa não se preocupa com representatividade numérica, mas, sim, com o 
aprofundamento da compreensão de um grupo social, de uma organização, etc.
7
” 
 
Os pesquisadores que utilizam os métodos qualitativos buscam explicar o 
porquê das coisas, exprimindo o que convém ser feito, mas não quantificam os 
valores e as trocas simbólicas nem se submetem à prova de fatos, pois os dados 
analisados são não-métricos (suscitados e de interação) e se valem de diferentes 
abordagens. 
Segundo DESLAURIERS 1991, na pesquisa qualitativa, o cientista é ao mesmo 
tempo o sujeito e o objeto de suas pesquisas. O desenvolvimento da pesquisa é 
imprevisível. O conhecimento do pesquisador é parcial e limitado. O objetivo da 
amostra é de produzir informações aprofundadas e ilustrativas: seja ela pequena ou 
grande, o que importa é que ela seja capaz de produzir novas informações. 
 A pesquisa realizada em sistemas de monitoramentos tem o objetivo de 
conhecer, entender o funcionamento de monitoramento existente, com o intuito de 
divulgar e acima de tudo viabilizar novos meios e novas tecnologias a serviço de 
autoridades competentes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7
 GOLDENBERG, 1997, p. 34 
34 
 
 
6 - ESTUDO DE CASO 
6.1 – DEFINIÇÃO DO ESTUDO DE CASO 
 A proposta deste trabalho é oferecer novas tecnologias para o sistema de 
monitoramento público do Distrito Federal e Região, visto que este não tem 
solucionado os problemas de roubos e furtos de veículos, e sabendo das 
dificuldades em se recuperar os mesmos, o uso da tecnologia em favor da polícia no 
combate a crimilidade. 
 A partir de dados levantado junto a Secretaria de Segurança Pública do 
Distrito Federal, é possível ter uma noção dos problemas com a segurança e a 
dificuldade que as autoridades enfrentam no que se refere ao combate ao roubo e 
furtos de veículos. Como os sistemas de monitoramento se dá por ponto fixo pode 
se desviar facilmente, dificultando ainda mais o processo de apreensão de veículos, 
e voltados apenas para a registros de débitose multas de transito, e não se pode 
agir no momento que é gerado a informação referente ao veículo, isso se dá devido 
à falta de tecnologia de acesso rápido e eficiente. Não se pode ter um resultado da 
circulação de veículos com registro de rouba nas ruas, ou que estejam sendo 
utilizado para pratica de demais crimes. 
 O objetivo principal deste é o estudo de um sistema que possa apresentar 
mais segurança e presteza nas informações de roubos de veículos. Como as 
autoridades já obtém um banco de dados rico em informações, nada mais justo que 
utilizar todas essas informações para se obter mais êxito nas operações do dia a dia 
em tempo real. 
 A implantação de uma nova tecnologia que influencia diretamente no 
processo, consiste em melhorias ou mudanças dos equipamentos para gerar maior 
eficiência e qualidade. 
 Sistema semelhante foi implantado no Estado de Pernambuco com uso de 
tecnologia de identificação de placas através de leitura OCR. A Operação Trânsito 
Seguro, do DETRAN-PE, dá início a um novo formato de blitz: a blitz eletrônica. 
Este novo tipo de fiscalização vem auxiliar a blitz tradicional, incorporando a ela a 
tecnologia de reconhecimento eletrônico de placas. O projeto contribui para detectar 
com mais rapidez veículos que apresentam irregularidades, a exemplo de suspeita 
de roubo e de clonagem, além de agilizar a abordagem dos condutores, colaborando 
para a fluidez do trânsito. O DETRAN-PE adquiriu duas centrais móveis de 
35 
 
 
fiscalização eletrônica, uma para atuar em Recife e Região Metropolitana (RMR) e a 
outra para atuar no Interior do estado. O sistema de fiscalização eletrônica está 
instalado em viaturas de médio porte, dotadas de câmeras com sistema de 
reconhecimento óptico de caracteres (OCR), além de notebook e 
radiotransmissores, por meio dos quais a equipe alocada nas centrais móveis de 
fiscalização pode se comunicar com agentes de trânsito situados posicionados em 
diferentes locais. O raio de ação das câmeras é de 100 metros e elas são capazes 
de capturar a imagem de 4 placas a cada segundo. A imagem captada pelas 
câmeras é automaticamente transmitida para o computador da central eletrônica de 
fiscalização. Os dados da placa são lidos e confrontados com o banco de dados do 
DETRAN. No mesmo momento, são fornecidas informações associadas ao registro 
do veículo, como por exemplo: 
 Se o veículo está com o Licenciamento regularizado 
 Se o veículo é suspeito de roubo ou de clonagem 
 Se o veículo possui alguma restrição judicial ou mandado de busca e 
apreensão 
O sistema de fiscalização eletrônica mostra, para o agente de trânsito que estiver ao 
computador, o tipo de irregularidade do veículo por meio das cores verde e 
vermelha, aludindo às cores do semáforo e seus respectivos significados: 
 Verde indicando a ausência de irregularidades 
 Vermelho indicando que o veículo está irregular 
O agente de trânsito presente na central de fiscalização eletrônica repassa a 
informação para os agentes localizados na blitz de abordagem presencial. Com 
isso, o tempo de abordagem será consideravelmente reduzido, tendo em vista que, 
de posse da informação sobre a regularidade ou irregularidade do veículo, bastará 
ao agente verificar, na abordagem presencial, o porte dos documentos e o 
cometimento de alguma infração, a exemplo da alcoolemia. 
Outra vantagem é que a detecção prévia de irregularidades pela central de 
fiscalização eletrônica, permite que o agente que estiver realizando a blitz de 
abordagem possa emitir com maior celeridade a notificação de infração, além de, 
36 
 
 
prontamente, conforme a irregularidade detectada, recolher o veículo, levando-o ao 
depósito do DETRAN-PE. A central de fiscalização eletrônica é capaz de monitorar 
vias de mão única e dupla, cruzamentos, entroncamentos e bifurcações, capturando 
as imagens dos veículos com qualidade, realizando o reconhecimento de placas 
dianteiras ou traseiras, independentemente da luminosidade ambiente, permitindo 
assim operações diurnas e noturnas. 
6.2 - Levantamento Estatístico 
Com os dados coletados foi possível gerar informações da quantidade de 
veículos com queixa de roubos e furtos de veículos em todo o Distrito Federal de 
acordo com a Secretaria de Segurança Pública. No gráfico abaixo é possível 
identificar esses prejuízos gerado a sociedade. E, ainda podemos chegar à 
conclusão de que um sistema de monitoramento em tempo real possa ser uma das 
soluções a ser tomada mediante a dados tão alarmante, o uso da tecnologia como 
meio de combate a crimilidade. 
A seguir, os dados estatísticos criminais referentes as 31 
Regiões Administrativas, as Regiões Integradas de Segurança Pública e ao Distrito 
Federal demonstrado na seguinte tabela. 
 Tabela 02 - Acompanhamento de Roubos 
GOVERNO DO DISTRITO FEDERAL – SECRETARIA DE ESTADO DE SEGURANÇA PÚBLICA E PAZ SOCIAL 
SUBSECRETARIA DE GESTÃO DA INFORMAÇÃO- GERENCIA DE PADRONIZAÇÃO E QUALIDADE DE DADOS 
 
 BALANÇO CRIMINAL DO VIVA BRASÍLIA – NOSSO PACTO PELA VIDA 
 RA I – BRASÍLIA 
 COMPARATIVO MENSAL 2016 
EIXOS 
INDICADORES 
NATUREZA TOTAL 
2016 
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL 
2
. 
C
.C
.P
. 
- 
C
R
IM
E
S
 
C
O
N
T
R
A
 O
 
P
A
T
R
IM
Ô
N
IO
 
ROUBO DE VEICULO 159 24 20 23 31 21 19 21 
FURTO DE VEICULO 2608 340 241 323 529 483 378 314 
 
1. TOTAL C.C.P 2767 364 261 346 560 504 397 335 
 
 LOCALIZAÇÃO DE VEICULO 251 28 37 45 42 41 34 32 
 
2. TOTAL PRODUTIVIDADE POLICIAL/DÉFICIT 2516 336 224 301 518 463 363 303 
 
Fonte: Banco Millenium - GEPAD/CCTD/SGI/SSPDF 
37 
 
 
0 
100 
200 
300 
400 
500 
600 
364 
261 
346 
560 
504 
397 
335 
28 37 45 
42 
41 
34 
32 
336 
224 
301 
518 
463 
363 
303 
VEICULOS ROUBADOS 1. TOTAL C.C.P LOCALIZAÇÃO DE VEICULO TOTAL 
 Tabela 03 - Números de Roubos 
 
 De acordo com levantamento acima citado, nota-se a grande dificuldade das 
autoridades em conseguir recuperar veículos com queixa de furto ou roubo, sem 
auxilio e segurança adequada, sistema que atue de forma rápida e precisa com 
segurança, sem a necessidade de exposição da profissional competente. 
 
6.3 - Uso da Aplicação Demonstrando a Funcionalidade 
 Figura 09 - Tela Inicial do Equipamento 
 
 
 Tela principal do dispositivo, nela são exibidos os ícones de acesso a sub-
menus para o acesso a todas as informações contidas no aparelho. Estão 
disponíveis os ícones de; Configuração do dispositivo; navegação GPS; Histórico de 
38 
 
 
Veículos Roubados; Modo monitoramento; Pesquisa; Alertas; Comando de voz; 
Central de informações contato com demais dispositivos e Mapeamento. 
Figura 10 - Navegação e Monitoramento
 
 
 Essa tela, certamente será a mais usada, ela será exibida todo o tempo 
durante o funcionamento da viatura, fazendo uma varredura em todos os veículos 
que cruzarem a frente da viatura de acordo o campo de visão do dispositivo 
instalado no painel da mesma. 
 Nela está sendo exibido o alerta de um possível veículo roubado, nesse 
instante, o equipamento envia também um sinal sonoro, além do próprio dispositivo 
para as autoridades no interior da viatura, também para demais viaturas em um 
determinado perímetro, onde foi detectado aquele veículo suspeito, e para a central, 
onde são armazenadas todas essas informações de sinistros. 
 Os botões a esquerda têm a seguinte função; retornar ao menu principal; 
Modo navegação; Volume; Informação.