ACAMAI: Automating City Accessibility Mapping through AI-assisted Scanning
ACAMAI — Automating City Accessibility Mapping through AI-assisted scanning foi um projeto exploratório FCT da Universidade Fernando Pessoa (UFP). Utilizou visão computacional e deep learning sobre imagens ao nível da rua para mapear elementos e barreiras de acessibilidade nas cidades, fornecendo a planeadores, decisores, trabalhadores municipais e cidadãos informação sobre acessibilidade constantemente atualizada, normalizada e fiável.
O que o projeto fez
- aplicou transfer learning para detetar elementos e restrições de acessibilidade — rampas de passeio, obstáculos, problemas nos passeios — em imagens do Google Street View;
- criou conjuntos de dados anotados para a cidade do Porto;
- testou as ferramentas do Project Sidewalk para recolha e validação de anotações;
- seguiu as normas do OpenStreetMap, para que os resultados possam ser partilhados e reutilizados;
- concebeu a plataforma para ser replicável noutras cidades.
Reconhecimento
- Menção honrosa na categoria Mobilidade & Logística da 3.ª edição do Prémio Cidades & Territórios (APDC), maio de 2024.
- Selecionado para o Plano de Ação Porto Cidade Amiga das Pessoas Idosas 2023–2025.
Equipa
- Prof. Maria João Guerreiro, UFP
- Prof. Rui Silva Moreira, UFP
- Prof. Alzira Dinis, UFP
- Prof. Sara Sucena, UFP
- Prof. Luís Pinto de Faria, UFP
- Prof. Ana Paula Rocha, LIACC / FEUP
- Diogo Ferreira, Sérgio Moita e Madalena Pereira, estudantes de mestrado
Colaboradores: Vítor Silva, Feliz Gouveia e os estudantes de licenciatura João Santos, Carlos Machado de Sousa e João Teixeira.
Resultados
- Guerreiro et al. The 15-Minute City in Porto, Portugal: Accessibility for the Elderly. Cities, Elsevier, 2025. doi.org/10.1016/j.cities.2025.106655
- Moreira et al. Automating City Accessibility Constraints Mapping Through AI-assisted Scanning of Street View Imagery. IET Smart Cities 7(1), Wiley, 2025. doi.org/10.1049/smc2.70020
- Moita et al. An Object-Based Detection Approach for Automating City Accessibility Constraints Mapping. IEEE SmartNets 2024. doi.org/10.1109/SmartNets61466.2024.10577678
- Guerreiro et al. Automating Accessibility Mapping for Mobility Assessment in the 15-Minute City. 4th International Conference on AI Research (ICAIR 2024), póster.
- Duas dissertações de mestrado em Arquitetura e Urbanismo (Diogo Ferreira e Madalena Pereira, 2024).
- Vídeo de apresentação do projeto: YouTube.
Financiamento
Projeto de investigação exploratória 2022.09218.PTDC, financiado por fundos nacionais através da FCT — Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P. Decorreu de março de 2023 a setembro de 2024. DOI: 10.54499/2022.09218.PTDC.