Be-safe travel, a web-based geographic application to explore safe-route in an area

Serviço de Sugestão de Rotas Seguras para Veículos

“…Isso se refere a possibilidade de outros fatores acarretarem em um descontentamento por parte de um motorista em uma dada via. Sendo assim, dados sobre a poluição do local [Quercia et al 2015], sentimento de indivíduos [Quercia et al 2014], [Santos et al 2018b], segurança [Shah et al 2011, Kim et al 2014, Keler and Mazimpaka 2016, Galbrun et al 2016, Utamima and Djunaidy 2017, Johnson et al 2017, Taha 2017, de Souza et al 2018, Santos et al 2018a, entre outros, possuem relevância nesse cenário. Como o foco do trabalhoé na seleção de rotas seguras, apenas serão explorados mais afundo os trabalhos que tratam do mesmo cenário.…”

“…Nos trabalhos de [Shah et al 2011, Kim et al 2014, Utamima and Djunaidy 2017 são propostos sistemas para sugestão de rotas seguras. Esses sistemas utilizam algoritmos de agrupamento para identificar regiões com alta incidência criminal.…”

“…Esses sistemas utilizam algoritmos de agrupamento para identificar regiões com alta incidência criminal. Alguns problemas encontrados em cada trabalho representam: em [Shah et al 2011], nãoé considerado o tráfego dos veículos nas rotas, ou seja, mesmo escolhendo a rota mais curta não há garantia de que seja a mais rápida, em [Kim et al 2014], as rotas são alteradas adicionando waypoints que contornam regiões com um foco de sentimento negativo, portanto, nãoé possível ter certeza do tempo de percurso de cada via, e em [Utamima and Djunaidy 2017], o tipo do crime serve apenas para informar o usuário, não sendo aplicado filtro algum. Em [Johnson et al 2017]é proposta uma plataforma para sugestão de rotas alternativas, a qual compara diferentes dados contextuais, como por exemplo, locais inseguros, locais bonitos (parques e museus), entre outros.É possível encontrar o mesmo problema citado no trabalho de [Utamima and Djunaidy 2017], o qual se refere a não utilização da tipificação criminal.…”

“…Sendo assim,é possível identificar um intervalo de tempo que as informações criminais representam o cenário criminal das regiões. Se tratando dos trabalhos que utilizam dados criminais, muitos deles consideram apenas a densidade e não o tipo do crime na identificação das regiões com alta incidência criminal [Galbrun et al 2016, Utamima andDjunaidy 2017].…”

Investigating the practical viability of walk-sharing in improving pedestrian safety

“…While traditional approaches aimed at reducing fear of crime amongst pedestrians, such as improvements in urban design, or installation of street furniture, have been employed over decades, they are usually costly, never holistic, and take significant time before coming into effect ( Day et al 2007 ; Fotios and Castleton 2016 ; Fisher and Nasar 1992 ; Ferrer et al 2015 ; Painter 1994 ). Other, less traditional approaches, such as safe route recommendation systems, or crowdsourced safety ratings of places, have some major drawbacks, such as dependency on historical crime records or proxy social media data which is sparse ( Fu et al 2014 ; Kim et al 2014 ; Utamima and Djunaidy 2017 ). With the advancement of technology, ubiquitous computing and smartphone sensors, we look at tackling the challenge of reducing fear of crime with a novel approach.…”