Predição de Geolocalização de Veículo com Alerta de Roubo Usando LSTM, Transformer e TLE - Macedo, Gustavo V. I. de; Rocha Filho, Geraldo P.; Santos, João K. M. dos; Neves, Arthur R.; Almeida, Murilo G.; Falqueiro, Mariana C.; Meneguette, Rodolfo I.; Serrano, André L. M.; Mendonça, Fábio L. L. de; Gonçalves, Vinícius P. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2024: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e PervasivaDO - 10.5753/sbcup.2024.2568, 2024)
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.