Predição de Geolocalização de Veículo com Alerta de Roubo Usando LSTM, Transformer e TLE

Abstract

Predição de Trajetória de Sensor Externo (TSE) veicular se tornou uma necessidade real ao juntar a capacidade de OCR das câmeras modernas de vigilância com os alertas de roubos de veículos [Neto et al. 2021]. Neste trabalho, utilizando as técnicas de deep learning LSTM, Transformer e uma nova arquitetura proposta de Transformer e LSTM Entrelaçados (TLE), propõe-se utilizar os dados de vias das ruas para aprimorar a predição de próximo sensor externo. Os resultados dos modelos surpreendem ao atingir MSE de 5, 9 × 10−6 em alguns casos. Nesse contexto, observa-se que os dados de vias das ruas são informações úteis na maioria dos casos.