LEAL, Bruno de Carvalho. Da modelagem Conceitual à Representação Lógica de Trajetórias em SGBDOR e Sistemas de DW. 2011. 120 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2011. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-03T18:06:29Z No. of bitstreams: 1 2011_dis_bcleal.pdf: 2151043 bytes, checksum: 6cb423b35ccbf999cc937ddda41507be (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-03T18:07:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dis_bcleal.pdf: 2151043 bytes, checksum: 6cb423b35ccbf999cc937ddda41507be (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T18:07:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dis_bcleal.pdf: 2151043 bytes, checksum: 6cb423b35ccbf999cc937ddda41507be (MD5) Previous issue date: 2011 / Com o aumento do número de dispositivos móveis equipados com serviços de localização geográfica, tem se tornado cada vez mais economicamente e tecnicamente possível capturar os percursos (i.e. trajetórias) dos objetos móveis. Muitas aplicações interessantes têm sido desenvolvida com intuito de explorar análises de trajetórias de objetos móveis. Por exemplo, em sistemas de gerenciamento de veículos de entrega, pode ser realizado tanto o monitoramento dos veículos quanto análises para apoio a decisões estratégicas. De modo geral, as trajetórias podem ser analisadas em duas perspectivas: tempo real e histórica. Além disso, aplicações de trajetórias compartilham uma necessidade em comum que é o registro mais estruturado do movimento. Isso permite manipular trajetórias como objetos de primeira classe e adicionar qualquer semântica requerida pela aplicação e, também, a criação de métodos robustos e eficientes para agregar conjuntos de trajetórias de forma a permitir a realização de análises complexas. Este trabalho estende um trabalho anterior na modelagem conceitual de trajetórias pela generalização da ideia de paradas e movimentos e pela definição de um conjunto de funções de agregação para trajetórias. Neste trabalho é proposto, ainda, duas abordagens por modelagem, ambas baseadas em meta-esquemas, para elaboração de esquemas de trajetórias para ambiente transacional e multidimensional. Para demonstrar e provar nossas contribuições apresentamos um caso de estudo real sobre trajetórias de caminhões de entrega. Os resultados experimentais demonstram que as abordagens de modelagem oferecem a flexibilidade necessária para lidar com a complexidade da semântica das trajetórias em análises de tempo real e histórica.

MATEUS, Bruno Góis. Análise sobre o impacto da densidade veicular, da carga da rede e da mobilidade no desempenho de protocolos de roteamento para redes veiculares. 2010. 137 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2010. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-06T19:00:35Z No. of bitstreams: 1 2010_dis_bgmateus.htm: 516 bytes, checksum: 4c8310e1377750fc5ac0860e74c26066 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-06T19:01:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_dis_bgmateus.htm: 516 bytes, checksum: 4c8310e1377750fc5ac0860e74c26066 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-06T19:01:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_dis_bgmateus.htm: 516 bytes, checksum: 4c8310e1377750fc5ac0860e74c26066 (MD5) Previous issue date: 2010 / Advances in mobile computing and wireless communications have made possible the development of the Intelligent Transportation System, which contain the vehi- cular networks. There, routing is a challenging task due to the high node mobility, the instability of wireless links and the diversity of scenarios. For this reason, several routing protocols have been designed with the goal of solving one or more speci c problems of each scenario. However, although there are several proposed solutions to the routing problem in vehicular networks, none of them has achieved a satisfac- tory performance in more than one scenario, such as urban and highway. Thus, in this work, we rst analyze with simulations the impact of density, the network load and the mobility pattern in the performance of routing protocols for these networks. Then, we provide new directions for designing e cient vehicular network routing protocols, able to adapt to urban and highway scenarios. To achieve this goal, four existing protocols were evaluated in urban and highway scenarios. / Os avanços alcançados na computação móvel e na comunicação sem o levaram ao desenvolvimento do Sistema Inteligente de Transporte, onde se pode destacar as redes veiculares. Nelas, o roteamento é uma tarefa desa adora devido à alta mobi- lidade dos nós, à instabilidade dos enlaces sem- o e a diversidade de cenários. Por essa razão, diversos protocolos de roteamento foram projetados com o objetivo de solucionar um ou mais problemas especí cos de cada cenário. Entretanto, apesar de existirem várias soluções propostas para o problema do roteamento em redes veicu- lares, nenhuma delas alcançou um desempenho satisfatório em mais de um cenário, como urbano e rodovia. Sendo assim, nesta dissertação, analisamos através de si- mulações o impacto da densidade, da carga da rede e da mobilidade no desempenho de um protocolo de roteamento para fornecer diretrizes para os projetistas de redes veiculares desenvolverem protocolos de roteamento e cientes, capazes de se adaptar aos cenários urbano e de rodovia. Para alcançar esse objetivo, quatro protocolos existentes na literatura foram avaliados nos cenários urbano e de rodovia, dois deles voltados diretamente para redes veiculares e os outro dois tradicionais de redes —d ho™.

Esta dissertação apresenta o desenvolvido de um método, baseado em agrupamento de partículas, para realizar a contagem de veículos em vídeos de tráfego. Tal procedimento é importante em sistemas de tráfego inteligentes, ou como uma ferramenta auxiliar no planejamento de vias urbanas. Utilizando técnicas de processamento de imagens e agrupamento de partículas, o método proposto utiliza-se da coerência de movimento e posição espacial existente entre partículas extraídas das imagens de vídeo para agrupá-las, formando figuras convexas que são analisadas em busca de possíveis veículos. Essa análise leva em consideração a morfologia das figuras convexas e a informação de fundo da imagem, para unir ou dividir os agrupamentos. Após a identificação de um veículo, o mesmo é rastreado utilizando-se similaridade de histograma de cores, aplicado em janelas centradas nas partículas. A contagem dos veículos ocorre em laços virtuais definidos pelo usuário nas pistas desejadas, através da intersecção das figuras convexas rastreadas com estes laços virtuais. Testes foram realizados utilizando-se vídeos de seis cenas diferentes, totalizando 81.000 quadros. Os resultados das contagens de veículos obtidos foram comparados a dois métodos atuais. Um método possui abordagem similar ao método proposto (KIM, 2008), que tenta fixar agrupamentos de partículas em formas elipsoidais. O outro método (SÁNCHEZ et al., 2011) rastreia objetos conectados, quando estes são diferentes do fundo, através da intersecção destes objetos entre quadros adjacentes. Considerando-se o universo total de veículos analisados, 1085 veículos, os resultados obtidos pelo método proposto apresentaram uma diferença absoluta na contagem dos veículos intermediária aos métodos comparativos, 53 veículos contra 66 e 27 para (KIM, 2008) e (SÁNCHEZ et al., 2011) respectivamente, sendo o único método que contou menos veículos que o valor real, enquanto os métodos comparativos contaram veículos além do valor real. O método proposto perde 102 veículos, valor inferior ao método de (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, e praticamente o mesmo número que o método de (KIM, 2008), 101. Já os veículos detectados mais de uma vez apresentam valores inferiores para o método proposto, 49, em relação aos métodos comparativos, 167 para (KIM, 2008) e 208 para (SÁNCHEZ et al., 2011). / This dissertation presents the developed of a method based on particle group, to conduct the count of vehicles in traffic videos. This procedure is important in intelligent traffic systems, or as an auxiliary tool in the planning of urban streets. Using image processing techniques and grouping of particles, the proposed method uses the coherence of spatial position and movement between particles extracted from the video footage to assemble them into convex figures that are parsed in search of possible vehicles. This analysis takes into account the morphology of convex figures and background information of the image, to merge or split the groups. After the identification of a vehicle, it is tracked using color histogram similarity, applied in Windows centered on particles. The count of vehicles occurs in user-defined virtual loops on the tracks desired, through the intersection of convex figures traced with these virtual loops. Tests were performed using videos of six different scenes, totaling 81,000 frames. The results of vehicle counts obtained were compared to two current methods. A method has similar approach to proposed method (KIM, 2008), which attempts to establish groups of particles in ellipsoidal shapes. The other method (SÁNCHEZ et al., 2011) tracks connected objects, when these are different from the background, through the intersection of these objects between adjacent frames. Considering the total universe of vehicles examined, 1085, the results obtained by the proposed method showed an intermediate absolute difference in counting of vehicles to comparative methods, 53 against 66 and 27 vehicles for (KIM, 2008) and (SÁNCHEZ et al., 2011) respectively. The proposed method is the only one that counted vehicles less than the real value, while comparative methods counted vehicles beyond the real value. The proposed method loses 102 vehicles, lower than value to (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, and roughly the same number as the method of (KIM, 2008), 101. The number of vehicles detected more than once are lower for the proposed method in relation to the comparative methods, 49 vehicles against 167 to (Kim, 2008) and 208 to (SANCHEZ et al., 2011).

Esta dissertação apresenta o desenvolvido de um método, baseado em agrupamento de partículas, para realizar a contagem de veículos em vídeos de tráfego. Tal procedimento é importante em sistemas de tráfego inteligentes, ou como uma ferramenta auxiliar no planejamento de vias urbanas. Utilizando técnicas de processamento de imagens e agrupamento de partículas, o método proposto utiliza-se da coerência de movimento e posição espacial existente entre partículas extraídas das imagens de vídeo para agrupá-las, formando figuras convexas que são analisadas em busca de possíveis veículos. Essa análise leva em consideração a morfologia das figuras convexas e a informação de fundo da imagem, para unir ou dividir os agrupamentos. Após a identificação de um veículo, o mesmo é rastreado utilizando-se similaridade de histograma de cores, aplicado em janelas centradas nas partículas. A contagem dos veículos ocorre em laços virtuais definidos pelo usuário nas pistas desejadas, através da intersecção das figuras convexas rastreadas com estes laços virtuais. Testes foram realizados utilizando-se vídeos de seis cenas diferentes, totalizando 81.000 quadros. Os resultados das contagens de veículos obtidos foram comparados a dois métodos atuais. Um método possui abordagem similar ao método proposto (KIM, 2008), que tenta fixar agrupamentos de partículas em formas elipsoidais. O outro método (SÁNCHEZ et al., 2011) rastreia objetos conectados, quando estes são diferentes do fundo, através da intersecção destes objetos entre quadros adjacentes. Considerando-se o universo total de veículos analisados, 1085 veículos, os resultados obtidos pelo método proposto apresentaram uma diferença absoluta na contagem dos veículos intermediária aos métodos comparativos, 53 veículos contra 66 e 27 para (KIM, 2008) e (SÁNCHEZ et al., 2011) respectivamente, sendo o único método que contou menos veículos que o valor real, enquanto os métodos comparativos contaram veículos além do valor real. O método proposto perde 102 veículos, valor inferior ao método de (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, e praticamente o mesmo número que o método de (KIM, 2008), 101. Já os veículos detectados mais de uma vez apresentam valores inferiores para o método proposto, 49, em relação aos métodos comparativos, 167 para (KIM, 2008) e 208 para (SÁNCHEZ et al., 2011). / This dissertation presents the developed of a method based on particle group, to conduct the count of vehicles in traffic videos. This procedure is important in intelligent traffic systems, or as an auxiliary tool in the planning of urban streets. Using image processing techniques and grouping of particles, the proposed method uses the coherence of spatial position and movement between particles extracted from the video footage to assemble them into convex figures that are parsed in search of possible vehicles. This analysis takes into account the morphology of convex figures and background information of the image, to merge or split the groups. After the identification of a vehicle, it is tracked using color histogram similarity, applied in Windows centered on particles. The count of vehicles occurs in user-defined virtual loops on the tracks desired, through the intersection of convex figures traced with these virtual loops. Tests were performed using videos of six different scenes, totaling 81,000 frames. The results of vehicle counts obtained were compared to two current methods. A method has similar approach to proposed method (KIM, 2008), which attempts to establish groups of particles in ellipsoidal shapes. The other method (SÁNCHEZ et al., 2011) tracks connected objects, when these are different from the background, through the intersection of these objects between adjacent frames. Considering the total universe of vehicles examined, 1085, the results obtained by the proposed method showed an intermediate absolute difference in counting of vehicles to comparative methods, 53 against 66 and 27 vehicles for (KIM, 2008) and (SÁNCHEZ et al., 2011) respectively. The proposed method is the only one that counted vehicles less than the real value, while comparative methods counted vehicles beyond the real value. The proposed method loses 102 vehicles, lower than value to (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, and roughly the same number as the method of (KIM, 2008), 101. The number of vehicles detected more than once are lower for the proposed method in relation to the comparative methods, 49 vehicles against 167 to (Kim, 2008) and 208 to (SANCHEZ et al., 2011).

Esta dissertação apresenta o desenvolvido de um método, baseado em agrupamento de partículas, para realizar a contagem de veículos em vídeos de tráfego. Tal procedimento é importante em sistemas de tráfego inteligentes, ou como uma ferramenta auxiliar no planejamento de vias urbanas. Utilizando técnicas de processamento de imagens e agrupamento de partículas, o método proposto utiliza-se da coerência de movimento e posição espacial existente entre partículas extraídas das imagens de vídeo para agrupá-las, formando figuras convexas que são analisadas em busca de possíveis veículos. Essa análise leva em consideração a morfologia das figuras convexas e a informação de fundo da imagem, para unir ou dividir os agrupamentos. Após a identificação de um veículo, o mesmo é rastreado utilizando-se similaridade de histograma de cores, aplicado em janelas centradas nas partículas. A contagem dos veículos ocorre em laços virtuais definidos pelo usuário nas pistas desejadas, através da intersecção das figuras convexas rastreadas com estes laços virtuais. Testes foram realizados utilizando-se vídeos de seis cenas diferentes, totalizando 81.000 quadros. Os resultados das contagens de veículos obtidos foram comparados a dois métodos atuais. Um método possui abordagem similar ao método proposto (KIM, 2008), que tenta fixar agrupamentos de partículas em formas elipsoidais. O outro método (SÁNCHEZ et al., 2011) rastreia objetos conectados, quando estes são diferentes do fundo, através da intersecção destes objetos entre quadros adjacentes. Considerando-se o universo total de veículos analisados, 1085 veículos, os resultados obtidos pelo método proposto apresentaram uma diferença absoluta na contagem dos veículos intermediária aos métodos comparativos, 53 veículos contra 66 e 27 para (KIM, 2008) e (SÁNCHEZ et al., 2011) respectivamente, sendo o único método que contou menos veículos que o valor real, enquanto os métodos comparativos contaram veículos além do valor real. O método proposto perde 102 veículos, valor inferior ao método de (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, e praticamente o mesmo número que o método de (KIM, 2008), 101. Já os veículos detectados mais de uma vez apresentam valores inferiores para o método proposto, 49, em relação aos métodos comparativos, 167 para (KIM, 2008) e 208 para (SÁNCHEZ et al., 2011). / This dissertation presents the developed of a method based on particle group, to conduct the count of vehicles in traffic videos. This procedure is important in intelligent traffic systems, or as an auxiliary tool in the planning of urban streets. Using image processing techniques and grouping of particles, the proposed method uses the coherence of spatial position and movement between particles extracted from the video footage to assemble them into convex figures that are parsed in search of possible vehicles. This analysis takes into account the morphology of convex figures and background information of the image, to merge or split the groups. After the identification of a vehicle, it is tracked using color histogram similarity, applied in Windows centered on particles. The count of vehicles occurs in user-defined virtual loops on the tracks desired, through the intersection of convex figures traced with these virtual loops. Tests were performed using videos of six different scenes, totaling 81,000 frames. The results of vehicle counts obtained were compared to two current methods. A method has similar approach to proposed method (KIM, 2008), which attempts to establish groups of particles in ellipsoidal shapes. The other method (SÁNCHEZ et al., 2011) tracks connected objects, when these are different from the background, through the intersection of these objects between adjacent frames. Considering the total universe of vehicles examined, 1085, the results obtained by the proposed method showed an intermediate absolute difference in counting of vehicles to comparative methods, 53 against 66 and 27 vehicles for (KIM, 2008) and (SÁNCHEZ et al., 2011) respectively. The proposed method is the only one that counted vehicles less than the real value, while comparative methods counted vehicles beyond the real value. The proposed method loses 102 vehicles, lower than value to (SÁNCHEZ et al., 2011), 181, and roughly the same number as the method of (KIM, 2008), 101. The number of vehicles detected more than once are lower for the proposed method in relation to the comparative methods, 49 vehicles against 167 to (Kim, 2008) and 208 to (SANCHEZ et al., 2011).