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Patrícia Araújo de Oliveira

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • pythonisa: solução baseada em machine learning para predição de chegada e tempo espera de transporte coletivo via sistema cftv
  • O conceito de cidades inteligentes tem assumido centralidade estratégica no debate público, e a incorporação de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) como ferramentas para auxiliar em propostas de soluções que visem melhorar a qualidade de vida da população vem ganhando destaque. Os problemas relacionados ao transporte público podem ser mitigados com a utilização de TICs para monitoramento de veículos e vias em tempo real. Algumas soluções para transporte público, principalmente para ônibus, vêm sendo propostas, porém, essas soluções possuem limitações relacionadas à dependência de obtenção das informações, seja por parte das empresas de transporte, seja por depender da utilização e obtenção de informações geradas pelos usuários. A utilização de um sistema CFTV aliado a técnicas de inteligência artificial poderá auxiliar na obtenção dessas informações necessárias tanto para os passageiros de transporte coletivo, quanto para a gestão municipal e o apoio à tomada de decisão, possibilitando a disponibilização de informações em tempo real, o armazenamento de dados referentes às rotas de ônibus, aos veículos, aos passageiros e aos pontos de parada, e a possibilidade oferecer predições aos usuários e aos gestores. O projeto Pythonisa visa desenvolver e disponibilizar uma solução baseada em Machine Learning para predição de chegada e tempo de espera por ônibus na cidade de Macapá, no estado do Amapá. O projeto utilizará o sistema de câmeras presente na cidade, como também analisará a necessidade de inclusão de câmeras de monitoramento em pontos estratégicos, para que seja possível oferecer informações sobre as rotas das frotas de ônibus da cidade. Como resultado, espera-se auxiliar tanto à gestão pública na tomada de decisões, quanto aos passageiros com informações disponibilizadas que poderão ser acessadas por smartphones e por dispositivos IoT que serão construídos a partir de lixo eletrônico e serão implantados nos pontos de ônibus.
  • Universidade Federal do Amapá - AP - Brasil
  • 07/12/2022-31/12/2025
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