Um Arcabouço para Detecção e Alerta de Anomalias de Mobilidade Urbana em Tempo Real
Resumo
Os dados coletados por sensores, câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para detecção automática de eventos atípicos no trânsito. A natureza heterogênea das fontes de dados traz como vantagem a redundância de informação, aumentando o grau de confiabilidade de eventos detectados. Este trabalho propõe um arcabouço de detecção de eventos anômalos e alertas em tempo real, com uma interface que suporta fontes de dados heterogêneos. Para isto, ao receber os eventos de uma via, o arcabouço os agrupa como séries temporais diárias. É aplicada clusterização nestas séries temporais para criar um histórico padrão, que permite detectar anomalias e emitir alertas em tempo real. Para validar o arcabouço, foram implementadas interfaces para dados disponibilizados pela prefeitura de Vitória-ES, provenientes da plataforma Waze, e Twitter, e um conjunto de algoritmos de clusterização e de detecção de anomalias. Utilizando dados reais da cidade, os resultados mostraram que o arcabouço proposto é escalável e os alertas podem auxiliar os gestores nas tomadas de decisões.
Palavras-chave:
anomalias, cidades inteligentes, séries temporais
Referências
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Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Reading, Mass. : Addison-Wesley Pub. Co.
Publicado
07/12/2020
Como Citar
THOMÉ, Marco; PRESTES, André; GOMES, Roberta; MOTA, Vinícius.
Um Arcabouço para Detecção e Alerta de Anomalias de Mobilidade Urbana em Tempo Real. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 38. , 2020, Rio de Janeiro.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 784-797.
ISSN 2177-9384.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2020.12325.
