O crescente desenvolvimento de aplicações utilizadas por dispositivos móveis que fazem uso das tecnologias de posicionamento via satélite e comunicação móvel, juntamente com a popularização destes dispositivos, sejam eles celulares ou GPSs (Global Positioning System) automotivos reforçam ainda mais a necessidade de representação e o entendimento a cerca das entidades móveis retratadas nestes dispositivos e incentivam estudos que forneçam um significado maior do que a simples representação posicional destas entidades. Considera-se neste trabalho, que estas entidades móveis são veículos rastreados via satélite que fornecem sua posição espacial, determinada por um par de coordenadas geográficas (latitude e longitude), coletadas em intervalos de tempo regulares para sistemas AVL (Automatic Vehicle Location) que são responsáveis pelo monitoramento do estado destes veículos. Neste trabalho, foram desenvolvidas funções para a previsão da localização e geração de padrões dos veículos monitorados por sistemas AVL. Para tanto, as paradas efetuadas pelos veículos irão definir regiões comuns de parada ocorridas durante um intervalo de tempo passado e serão consideradas como um padrão de localização, enquanto que as trajetórias serão utilizadas para definir o padrão de movimentação. Os relacionamentos topológicos que estes padrões possuem irão definir por meio de condições espaciais/direcionais e temporais quais serão as regiões de paradas consideradas como prováveis destinos, a partir de outra região de parada, considerada como origem e, permitirão a geração de matrizes com valores de frequências relativas que consideram o número de visitas que uma região recebe a partir da outra. O que possibilita extrair valores de probabilidade condicional para cada destino provável. Portanto, a metodologia proposta e as funções desenvolvidas que foram validadas em experimentos, que utilizaram dados reais de rastreamento, fornecem uma camada inicial de inteligência aos sistemas AVL, que proporciona aos controladores destes sistemas utilizarem consultas preditivas, identificarem mais facilmente anomalias de comportamento, que possam evidenciar alguma ocorrência incomum na movimentação do veículo, além de aumentar a segurança dos veículos que possuem um dispositivo de rastreamento por meio da definição de padrões inerentes ao veículo. / The increasing development of applications used by mobile devices that make use of the technologies of satellite positioning and mobile communications, along with the popularity of these devices, whether cell phones or GPS\'s (Global Positioning System) automotive further reinforce the need for representation and understanding about the mobile entities represent in these devices and encourage studies that provide a greater meaning than the simple positional representation of these entities. It is considered in this work that these entities are tracked vehicles that provide satellite spatial position, determined by a pair of coordinates (latitude and longitude), collected at regular time intervals for systems AVL (Automatic Vehicle Location) that are responsible for monitoring the state of these vehicles. In this work, functions have been developed to predict the location and pattern generation of vehicles monitored by AVL systems. Accordingly, these stops will define common regions of the stop occurred during a period of time past and will be considered as the pattern location, while the trajectories are used to define the pattern of movement of the vehicle. The topological relationships that have these patterns define conditions through spatial/directional and temporal, which are stops regions considered as probable destinations from another stop region, regarded as origin and allow the generation of matrices with values of frequencies on considering the number of visits that region receives from the other. What makes it possible to extract values of conditional probability for each likely destination. Therefore, the proposed methodology and functions developed that been validated in experiments using real data to tracking provide a initial layer of intelligence to the AVL system that gives drivers of these systems use predictive queries, more easily identify behavioral abnormalities that may show some unusual occurrence in moving the vehicle, in addition to increasing the safety of vehicles which have a tracking device by setting patterns relating to the vehicle.

O crescente desenvolvimento de aplicações utilizadas por dispositivos móveis que fazem uso das tecnologias de posicionamento via satélite e comunicação móvel, juntamente com a popularização destes dispositivos, sejam eles celulares ou GPSs (Global Positioning System) automotivos reforçam ainda mais a necessidade de representação e o entendimento a cerca das entidades móveis retratadas nestes dispositivos e incentivam estudos que forneçam um significado maior do que a simples representação posicional destas entidades. Considera-se neste trabalho, que estas entidades móveis são veículos rastreados via satélite que fornecem sua posição espacial, determinada por um par de coordenadas geográficas (latitude e longitude), coletadas em intervalos de tempo regulares para sistemas AVL (Automatic Vehicle Location) que são responsáveis pelo monitoramento do estado destes veículos. Neste trabalho, foram desenvolvidas funções para a previsão da localização e geração de padrões dos veículos monitorados por sistemas AVL. Para tanto, as paradas efetuadas pelos veículos irão definir regiões comuns de parada ocorridas durante um intervalo de tempo passado e serão consideradas como um padrão de localização, enquanto que as trajetórias serão utilizadas para definir o padrão de movimentação. Os relacionamentos topológicos que estes padrões possuem irão definir por meio de condições espaciais/direcionais e temporais quais serão as regiões de paradas consideradas como prováveis destinos, a partir de outra região de parada, considerada como origem e, permitirão a geração de matrizes com valores de frequências relativas que consideram o número de visitas que uma região recebe a partir da outra. O que possibilita extrair valores de probabilidade condicional para cada destino provável. Portanto, a metodologia proposta e as funções desenvolvidas que foram validadas em experimentos, que utilizaram dados reais de rastreamento, fornecem uma camada inicial de inteligência aos sistemas AVL, que proporciona aos controladores destes sistemas utilizarem consultas preditivas, identificarem mais facilmente anomalias de comportamento, que possam evidenciar alguma ocorrência incomum na movimentação do veículo, além de aumentar a segurança dos veículos que possuem um dispositivo de rastreamento por meio da definição de padrões inerentes ao veículo. / The increasing development of applications used by mobile devices that make use of the technologies of satellite positioning and mobile communications, along with the popularity of these devices, whether cell phones or GPS\'s (Global Positioning System) automotive further reinforce the need for representation and understanding about the mobile entities represent in these devices and encourage studies that provide a greater meaning than the simple positional representation of these entities. It is considered in this work that these entities are tracked vehicles that provide satellite spatial position, determined by a pair of coordinates (latitude and longitude), collected at regular time intervals for systems AVL (Automatic Vehicle Location) that are responsible for monitoring the state of these vehicles. In this work, functions have been developed to predict the location and pattern generation of vehicles monitored by AVL systems. Accordingly, these stops will define common regions of the stop occurred during a period of time past and will be considered as the pattern location, while the trajectories are used to define the pattern of movement of the vehicle. The topological relationships that have these patterns define conditions through spatial/directional and temporal, which are stops regions considered as probable destinations from another stop region, regarded as origin and allow the generation of matrices with values of frequencies on considering the number of visits that region receives from the other. What makes it possible to extract values of conditional probability for each likely destination. Therefore, the proposed methodology and functions developed that been validated in experiments using real data to tracking provide a initial layer of intelligence to the AVL system that gives drivers of these systems use predictive queries, more easily identify behavioral abnormalities that may show some unusual occurrence in moving the vehicle, in addition to increasing the safety of vehicles which have a tracking device by setting patterns relating to the vehicle.