Representação Probabilística de Trajetórias Veiculares como Entrada para Redes Neurais Artificiais - Gomes, Bianca Lahm; Haung Zhu, Kame (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este trabalho propõe uma abordagem probabilística para representar trajetórias veiculares a partir de dados de câmeras de reconhecimento de placas (LPR), visando um processamento em tempo real. Baseia-se no modelo Hierarchical Pattern Bayes (HPB) para gerar matrizes de tipicidade e densidade temporal dos trajetos. Essas matrizes foram avaliadas com o algoritmo Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN), resultando em um aumento de 75% no índice de Silhouette e uma redução de 31,1% no índice de Davies-Bouldin, em comparação ao uso de coordenadas brutas. Isso indica uma representação mais estruturada e viabiliza a aplicação em modelos supervisionados para detecção de anomalias em tempo real.