Este trabalho apresenta a construção de um sistema embarcado para detectar pedestres, utilizando computação reconfigurável com captura de imagens através de uma única câmera acoplada a um veículo que trafega em ambiente urbano. A principal motivação é a necessidade de reduzir o número vítimas causadas por acidentes de trânsito envolvendo pedestres. Uma das causas está relacionada com a velocidade de resposta do cérebro humano para reconhecer situações de perigo e tomar decisões. Como resultando, há um interesse mundial de cientistas para elaborar soluções economicamente viáveis que venham a contribuir com inovações tecnológicas direcionadas a auxiliar motoristas na condução de veículos. A implementação em hardware deste sistema foi desenvolvida em FPGA e dividida em blocos interconectados. Primeiramente, no pré-tratamento do vídeo, foi construído um bloco para conversão de dados da câmera para escala de cinza, em seguida, um bloco simplificado para a estabilização vertical dinâmica de vídeo. Para a detecção foram construídos dois blocos, um para detecção binária de movimento e um bloco de detecção BLOB. Para fazer a classificação, foi construído um bloco para identificação do tamanho do objeto em movimento e fazendo a seleção pela proporcionalidade. Os testes em ambiente real deste sistema demonstraram ótimos resultados para uma velocidade máxima de 30 km/h

This work proposes an embedded system to detect pedestrians using reconfigurable computing making the image acquisition through a mono-camera attached to a vehicle in an urban environment. This work is motivated by the need to reduce the number of traffic accidents, even with government support, each year hundreds of people become victims thus bringing great damage to the economy. As a result, there is also a global concern of scientists to promote economically viable solutions that will contribute to reducing these accidents. A significant issue is related to the speed of response of the human brain to recognize and or to make decisions in situations of danger. This feature generates a demand for technological solutions aimed at helping people to drive vehicles in several respects. The system hardware was developed in FPGA and divided into interconnected blocks. First, for the pretreatment of the video, was built a block for data conversion from the camera to grayscale, then a simplified block for vertical stabilization dynamic video. To detection, two blocks were built, one for binary motion detection and one for a BLOB detection. To classify, was built one block to identify the size of the object in motion by the proportionality and making the selection. The tests in real environment of this system showed great results for a maximum speed of 30 km / h