O crescimento urbano na perspectiva de território e população se tornou uma das maiores preocupações deste século. Em função deste fenômeno, órgãos de planejamento e gestão de transporte público do país buscam ofertar um serviço de qualidade baseado em um sistema otimizado da rede de transporte. Entender a demanda de passageiros constitui-se como uma tarefa fundamental deste processo. Assim, o método proposto neste trabalho prevê a determinação da demanda de volume de passageiros de forma automatizada a partir de dados de posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System) fornecidos por uma plataforma IoT (Internet of Things). O trabalho tem por objetivo identificar variações de demanda de passageiros, a partir do uso de mapas de densidade, e otimizar rotas do serviço de transporte público, tendo a Universidade Estadual de Campinas como área de estudo. Experimentos foram realizados a partir de uma das rotas que compreendem o sistema de transporte da Universidade. Os resultados foram satisfatórios, pois apresentaram uma redução de 1,43 km em relação ao percurso realizado pela rota original, representando um impacto financeiro inicial de aproximadamente 18% de redução do custo total anual com a contratação de serviço de transporte. Portanto, o método apresenta-se como uma alternativa viável para obtenção de dados fundamentais para tarefa de roteirização para as linhas de ônibus do campus, podendo ser replicado para os demais trajetos que compõem o sistema de transporte público da Universidade.