Uso de aprendizado supervisionado para análise de confiabilidade de dados de crowdsourcing sobre posicionamento de ônibus

Abstract

Sistemas de Transportes Inteligentes permitem o uso de sensores e equipamentos de GPS para monitorar os sistemas de transportes públicos em Cidades Inteligentes. A captura e processamento desses dados permite, em tese, que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade, o que melhoraria a qualidade de vida da população urbana e o meio ambiente. Contudo, diversos fatores podem fazer com que esses dados sejam insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Este trabalho estuda o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe um modelo de análise de confiabilidade dos dados coletados especializado para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo.

Um Algoritmo Eficiente de Detecção de Trajetórias Baseado em Aceleração de Hardware

“…É possível encontrar na literatura científica trabalhos que mostrem que os dados de localizac ¸ão de veículos podem conter erros. Os trabalhos encontrados normalmente se esforc ¸am para detectar erros na descric ¸ão da trajetória, buscando reconstruí-la a partir de uma sequência de coordenadas [Silva et al 2020, Dias e Costa 2016, Neves et al 2018. No presente trabalho, busca-se, a partir da trajetória de um ônibus, descobrir as linhas que podem estar sendo percorridas pelo ônibus.…”

Identificando e Recuperando Anomalias em Sistemas de Veículos com Rotas

“…Para minimizar dados incorretos no transporte inteligente da cidade de São Paulo, [Neves 2019] utilizou dados obtidos por meio de crowdsourcing, ou seja, gerados por um grupo de pessoas para complementar ou corrigir informações existentes no transporte público. Os dados de crowdsourcing são gerados pelo aplicativo Coletivo e utilizados em um modelo de aprendizado de máquina para prever quais contribuições são confiáveis.…”

Uma Infraestrutura para o Monitoramento e Predição de Rotas e Paradas de Ônibus no Transporte Universitário

“…Sistemas de transportes inteligentes possibilitam a utilização de sensores e GPS no monitoramento dos sistemas de transportes públicos em cidades inteligentes [Neves et al 2018]. A captura e processamento desses dados permite, a princípio, a utilização do transporte público com confiabilidade e previsibilidade, o que melhoraria a qualidade de vida da população urbana.…”