Esta Tese tem como objetivo geral inserir a Análise de Sentimentos na gestão das Cidades Inteligentes, possibilitando a implementação de uma ferramenta que disponibilize informações que auxiliem na supervisão e gestão dessas cidades. Dentre os possíveis auxílios que podem ser prestados está a identificação de ações, meios de prevenção e predição de possíveis adversidades nos diversos Domínios de Interesse, além da busca por melhorias na qualidade vida da população, que pode ser feita por meio dessa análise, permitindo que os gestores dessas cidades possam tomar as melhores decisões de acordo com cada cenário. Este trabalho contribui com um novo método cujo o objetivo é o desenvolvimento de um Sistema de Análise de Sentimentos para Auxílio na Gestão das Cidades Inteligentes (ASCI). Esse Sistema é capaz de captar, tratar, processar, filtrar por Domínio de Interesse e avaliar os sentimentos contidos nas informações provenientes dos cidadãos de uma Cidade Inteligente. O método utiliza duas Fases de Mineração de Dados, uma para a classificação dos Domínios de Interesse e outra para a Análise de Sentimentos. Para o estudo de caso foi implementado o método ASCI por meio do qual são captadas informações provenientes da população de uma determinada região da cidade de São Paulo, por meio da Rede Social Twitter. Também foi realizado um estudo de classificação de sentimentos no Domínio específico do Transporte, no qual também foram utilizados, e tiveram seu desempenho avaliado, os classificadores do tipo Linear SVC, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes e Random Forest Classifier para identificar os sentimentos positivos, neutros e negativos dos tweets captados. Os dados foram avaliados usando duas técnicas de extração de características de texto: Bag of Words e TF-IDF. O método ASCI desenvolvido nesta Tese contribui de maneira relevante para a área de Análise de Sentimentos, uma vez que os resultados obtidos foram satisfatórios quando aplicado em cenários de Domínios de Interesse das Cidades Inteligentes. / The main objective of this work is to insert the Sentiment Analysis in the management of Smart Cities, enabling the implementation of a supervision and management tool in these cities. Among the possible aid services that can be applied, there is the identification of actions, ways of prevention and prediction of possible adversities in the various Domains of Interest, and also the search for improvements in the quality of life of the population. This can be done through this analysis, allowing the best decisions according to each scenario by the city managers. This work contributes to a new method whose objective is the development of a Sentiment Analysis System to Assist in the Management of Smart Cities (ASCI). This System is capable of capturing, classifying, processing, filtering by Domain of Interest and evaluating the sentiments of Smart City citizens. The method uses two Data Mining phases, one for the classification of Domains of Interest and the other for Sentiment Analysis. For the case study, the ASCI method was implemented, through which information was collected from a regional population in São Paulo city through Twitter Social Network data. A study of Sentiment Analysis in specific Domain of Interest Transport was also carried out, in which Linear SVC, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes and Random Forest classifiers were used to identify the positive, neutral and negative sentiments of collected tweets. The data were evaluated using two techniques of extraction of text characteristics: Bag of Words and TF-IDF. The ASCI method developed in this Thesis contributes significantly to the area of Sentiment Analysis and the results obtained were satisfactory when applied in Smart City Domain of Interest scenarios.

As cidades estão a seu tempo e a seu modo, modernizando os serviços prestados à população. Entre os diversos fatores que estão contribuindo para esta evolução estão a diversificação e proliferação de sensores, nos diversos domínios de serviços das cidades, e os novos canais de comunicação com os munícipes, entre eles, as redes sociais e mais recentemente os sistemas crowdsensing, motivados pelos anseios sociais, por melhores serviços públicos e pela popularização dos dispositivos móveis. Nesta direção, a eficiência administrativa é um fator essencial, uma vez que as cidades estão se mostrando mais complexas na medida em que cresce a população nas áreas urbanas. A utilização de técnicas de sistemas distribuídos para que múltiplos domínios de serviços usufruam da mesma infraestrutura computacional, pode auxiliar na eficiência das cidades, evitando gastos administrativos duplicados e até mesmo, possibilitando a correlação de eventos entre os serviços, favorecendo a identificação de fatores de causalidades e assim, a tomada de decisões administrativas mais objetivas e precisas. Neste contexto, este trabalho concentra-se na análise de um middleware direcionado à gestão de cidades para coleta, integração e interpretação dos dados de sensores, pertencentes aos serviços disponíveis da própria cidade, junto com os dados do sensoriamento colaborado pelos cidadãos. Para avaliação do conceito foi investigado o cenário de monitoração da conservação de vias públicas. Após 3 meses de coletas de dados por um sistema de sensoriamento automático, totalizando mais de 360 mil pontos e também mais de 90 relatórios pelo sensoriamento participativo, verificou-se que um sistema distribuído pode realizar a interpretação de séries históricas, engajar os munícipes apoiar a manutenção dos serviços da cidade e também indicar objetivamente aos gestores públicos os pontos que devem ser prioritariamente atendidos. Aliar ferramentas pelas quais o cidadão pode, de acordo com sua necessidade, convicção e altruísmo, exercer influência nos gestores públicos com o suporte de informação contínua e critérios objetivos das redes de sensores, pode estimular a continua excelência dos serviços públicos. / The cities in their own way and time are improving their services provided to the population. Among several factors that are contributing to this trend are the diversification and proliferation of sensors in various services domains of cities and new communication ways with citizens, for instance, social networks and more recently, crowdsensing systems, motivated by social expectations for better public services and the popularity of mobile devices. In this direction, administrative efficiency is a key factor, since the cities are proving more complex with increasing the population in urban areas. Techniques of distributed systems to share the same computing infrastructure to multiple service domains, can assist in the efficiency of cities, avoiding duplicate administrative costs and even allowing event correlation between services, providing the identification of causality factors, thus making management decisions more objective and accurate. In this context, this research focuses on analysis of a middleware directed to city management for collection, integration and interpretation of sensors data, present in city services, along with the sensing data contributed by citizens. For concept evaluation, was investigated the scenario of conservation of public streets. After 3 months of data collection by an automatic sensing system comprising more than 360 thousand points and also 94 reports of collaborative sensing, it was found that a distributed system can perform the interpretation of historical series; engage the citizens to support maintenance of city services and indicate objectively the points that should primarily be fix by public managers. Combining tools, which citizens can, according to their need, conviction, altruism, exert their own influence in public management and the continuous information support to objective criteria of sensor networks, can stimulate the continued excellence of public services.

Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Kamienski / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / O conceito de Cidades Inteligentes, com a rápida urbanização e adoção de tecnologias como Internet das Coisas (IoT), smartphones e outras tecnologias de computação pervasiva, já é realidade. Esse cenário apresenta uma nova classe de problemas computacionais e de infraestrutura de telecomunicações, exigindo o equacionamento das variáveis flexibilidade, qualidade de serviço e custo, tanto financeiro como ambiental. Tecnologias como Virtualização de Funções de Rede (NFV), Computação em Nuvem e Redes Definidas por Software (SDN) estão em evidência nos últimos anos como promessa para solucionar essas demandas. Este trabalho utiliza a abordagem NFV para solucionar o problema de fornecimento dinâmico e elástico de acesso público à internet nas grandes cidades. Os resultados obtidos demonstram níveis significativos de desempenho e flexibilidade, além da escolha de métricas e comparação de desempenho do KVM, XEN e containers LXC na virtualização de funções de rede. / The concept of Smart Cities is already a reality with rapid urbanization and adoption of technologies like Internet of Things (IoT), smartphones and other pervasive computing technologies. This scenario presents a new class of computational and telecom infrastructure problems, requiring match flexibility, quality of service and cost, both financial and environmental. Technologies like Network Functions Virtualization (NFV), Cloud Computing and Software Defined Networks (SDN) are in evidence in recent years as a promise to address these demands. This paper uses the NFV approach to solving the problem of dynamic and elastic supply of public Internet access in major cities. The results show significant levels of performance and flexibility in addition to the choice of metrics and KVM, XEN and LXC container performance comparison in NFV.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T13:20:57Z No. of bitstreams: 1 JulioCesarMeloGomesDeOliveira_DISSERT.pdf: 3345480 bytes, checksum: 4a29c5363f621c0fa11407514ac869fa (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-14T14:35:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JulioCesarMeloGomesDeOliveira_DISSERT.pdf: 3345480 bytes, checksum: 4a29c5363f621c0fa11407514ac869fa (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-14T14:35:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulioCesarMeloGomesDeOliveira_DISSERT.pdf: 3345480 bytes, checksum: 4a29c5363f621c0fa11407514ac869fa (MD5) Previous issue date: 2017-12-19 / Historicamente as cidades seguem modelos de planejamento reativos onde o gestor toma decis?es conforme a ocorr?ncia dos problemas. Por outro lado, o crescimento exponencias das Tecnologias da Informa??o e Comunica??o (TIC) tem permitido que diversos sensores, dispositivos, sistemas e objetos se conectem, gerando dados que podem ser transformados em informa??o e usados em um paradigma de planejamento urbano mais eficiente onde as decis?es podem ser tomadas antes que os problemas ocorram. Assim, nesse trabalho ser? desenvolvido um software capaz de estimar a quantidade de di?xido de carbono, a partir de leituras de sensores existentes em ve?culos, que ir? contribuir para o planejamento proativo das cidades a partir do monitoramento da polui??o veicular. T?cnicas de CrowdSensing e um leitor On-Board Diagnostic (OBD-II) ser?o utilizados para extrair dados dos ve?culos em tempo real, armazenados localmente nos aparelhos que foram coletados. Por fim, podemos ver que a partir das informa??es obtidas, existe a possibilidade de se extrair informa??es a respeito do funcionamento do ve?culo e at? mesmo realizar infer?ncias sobre a din?mica dos ve?culos nas cidades, mostrando potencial para o desenvolvimento de ferramentas auxiliares a gest?o dos centros urbanos. / Traditionally, cities planning has followed reactive decision models based on the occurrence of problems. With the development and spread of communication and information technologies, the interconnection of electronic devices has opened a new era of data exchanging and processing, potentially supporting more efficient decisions in modern cities. This paper then proposes a software, capable of estimating the amount of carbon dioxide from existing sensor readings in vehicles, which aims to support more proactive planning and management of modern cities, addressing the problem of vehicular pollution monitoring. For that, a crowdsensing approach and the OBD-II standard are exploited to dynamically extract data from vehicles to be processed and delivered. Finally, we can see that with the information obtained, it is possible to extract information about the operation of the vehicle and even make inferences about the dynamics of the vehicles in the cities, showing potential for the development of auxiliary tools for the management of urban centers .

Submitted by MARCOS LEANDRO TEIXEIRA DE OLIVEIRA (marcosteixeira@ufv.br) on 2018-09-04T13:25:13Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2150143 bytes, checksum: 9379cb67f3414ca262b399f4d059d414 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-04T13:25:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2150143 bytes, checksum: 9379cb67f3414ca262b399f4d059d414 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O aumento dos níveis de congestionamento de veículos nos últimos anos traz um alerta para um problema que afeta várias cidades do mundo. Nesse contexto, a Informação Geográfica Voluntária (VGI) surge como uma importante ferramenta para desenvolver soluções que levem à redução dos congestionamentos de veículos. Projetos como WAZE e Google Maps são soluções que utilizam VGI e proporcionam aos cidadãos uma mobilidade eficiente, principalmente nas grandes cidades. Uma Infraestrutura de Dados Espacial (IDE) é um sistema que integra informação espacial de diferentes fontes possibilitando acesso e compartilhamento de dados e serviços. A integração de VGI com IDE é uma iniciativa que possibilita a criação de uma base de dados municipais que pode servir de apoio para o desenvolvimento de aplicações inteligentes. O presente trabalho apresenta a especificação da Perspectiva Empresarial do framework RM-ODP, para um sistema de redução de congestionamento de veículos e utiliza o Simulador de Mobilidade Urbana (SUMO) para mostrar como a VGI pode contribuir com a gestão do tráfego urbano. Essa ação visa a transformação de cidades de pequeno e médio porte em cidades inteligentes, possibilitando, melhoria na vida dos cidadãos além de produtos e serviços de qualidade. / The increasing on vehicle congestion levels in the recent years brings an alert to a problem that affects several cities around the world. In this context, Volunteered Geographic Information (VGI) emerges as an important tool to develop solutions that lead to the reduction of vehicle congestion. Projects such WAZE and Google Maps are solutions that use VGI and provide efficient mobility to citizens, especially in large cities. Spatial Data Infrastructure (SDI) is a system that integrates spatial data from different sources, so it allows access and sharing of spatial data and services. This research proposes a collaborative SDI, that is, enriched with VGI. It aims the availability of municipal databases that can be used as support for the development of smart applications. The current work presents the Enterprise Viewpoint specification of the framework Reference Model of Open Distributed Processing (RM-ODP) for integrating VGI with a municipal SDI. Moreover, it uses the Simulator Mobility Urban (SUMO) to show how VGI can contribute to urban traffic management. This research aims to transform small and medium-sized cities into smart cities, enabling improvement in citizens' lives as well as quality products and services.

A urbanização acentuada, fenômeno crescente das últimas décadas, tem atingido níveis elevadíssimos e criado enormes desafios para a gestão das cidades, além de trazer uma vasta gama de efeitos nefastos para a qualidade de vida de seus cidadãos. Dados da ONU de 2016, indicam tratar-se de um caminho sem volta, com uma tendência de agravamento nos próximos anos. Para tentar mitigar esta situação, muito se tem discutido em como aumentar o nível de inteligência das cidades e o interesse pelo tema Cidades Inteligentes tem crescido. Apesar disso, ainda não existe consenso sobre um conceito de cidade inteligente. Se há tempos este conceito se baseava exclusivamente no pilar da tecnologia, hoje uma visão mais evoluída e holística incorpora várias outras dimensões. Já a maioria dos modelos de classificação existentes são estrangeiros e não são aderentes à realidade de um país tão diverso e tão desigual quanto o Brasil. No âmbito nacional, existem algumas iniciativas de criação de conceitos e de modelos de classificação, mas, ou são baseados unicamente no componente tecnológico, ou buscam apenas a criação de rankings tradicionais baseados em ponderações arbitrárias de seus formuladores. A dificuldade de adequação do conceito e dos modelos de classificação à realidade brasileira foram os dois motores principais desta tese. O primeiro objetivo foi desenvolver um conceito de cidade inteligente para o contexto brasileiro. O segundo foi propor um modelo multidimensional de classificação, que fugisse aos padrões tradicionais de um ranking e fosse um instrumento efetivo de aprendizagem, benchmarking e de apoio ao planejamento de políticas públicas das cidades. Por meio de um estudo exploratório e descritivo, junto a 3 cidades de portes diferentes do estado de São Paulo, foram desenvolvidas pesquisas de abordagem quantitativa e qualitativa. A primeira utilizou questionários fechados e levantamento de dados em bases de indicadores específicos para o cálculo dos componentes do Índice Brasileiro Multidimensional de Classificação de Cidades Inteligentes - IBMCCI. Este produto final da tese emprega a mesma abordagem orientada ao usuário do U-MULTIRANK, o ranking multidimensional global de universidades da Comunidade Europeia. A versão final do modelo proposto foi disponibilizada para uso dos gestores municipais com a liberdade de seleção das dimensões, dos indicadores e dos municípios equivalentes para análise. A abordagem qualitativa da pesquisa foi conduzida por meio de entrevistas semiestruturadas, junto a 2 especialistas em gestão municipal. Para validar a ferramenta construída utilizou-se a técnica de validação de conteúdo. Chegou-se à conclusão que é necessário ajustar alguns fatores do modelo e adequar a periodicidade de edição do índice para coincidir com o calendário das eleições municipais. Com estas adequações, o IBMCCI demonstrou grande potencial de se tornar uma ferramenta efetiva de apoio para os formuladores de políticas públicas municipais. / The strong urbanization, a phenomenon that has increased in recent decades, has reached a very high level and has created enormous challenges for the management of cities, as well as bringing a wide range of harmful effects to the quality of life of its citizens. UN data of 2016 indicates that this is one-way road, and it\'s forecast to be worse in the coming years. Trying to mitigate this situation, much has been discussed about how to increase the smartness level of the cities and the interest in subject of Smart Cities has grown. Despite this, there is still no consensus on a smart city concept. If for some time this concept was based exclusively on the pillar of technology, today a more evolved and holistic vision would incorporate several other dimensions. Most of the existing classification models are foreign and are not adherent to the reality of a country as diverse and as unequal as Brazil. At the national level, there are some initiatives to create concepts and classification models, but they are based solely on the technological component or they only seek to create traditional rankings based on arbitrary weights of their formulators. The difficulty of adapting the concepts and the classification models to the Brazilian reality were the two main engines of this thesis. The first aim was to develop a concept of Smart cities for the Brazilian context. The second one was to propose a multidimensional classification model, which would escape the traditional standards of a ranking and be an effective tool for learning, benchmarking and supporting the planning of public policies in cities. By means of an exploratory and descriptive study, along with 3 cities of different sizes of the state of São Paulo, research into quantitative and qualitative approaches were developed. The first one used close ended questionnaires and data collection based on specific indicators for the calculation of the components of the Brazilian Multidimensional Smart Cities Classification Index (IBMCCI). This final thesis product employs the same user-oriented approach as U-MULTIRANK, the multidimensional global ranking of European Community universities. The final version of the proposed model was made available for use by municipal managers with the freedom to select dimensions, indicators and equivalent municipalities for analysis. The qualitative approach of the research was conducted through semi-structured interviews, with 2 specialists in municipal management. In order to validate the built tool, the content validity technique was used. It has come to the conclusion that it is necessary to adjust some factors of the model and to adapt the periodicity of edition of the index to coincide with the calendar of the municipal elections. With these adaptations, the IBMCCI has demonstrated great potential to become an effective support tool for municipal public policy makers.

Smart City technologies emerge as a potential solution to tackle common problems in large urban centers by using city resources efficiently and providing quality services for citizens. Despite the various advances in middleware technologies to support future smart cities, there are yet no widely accepted platforms. Most of the existing solutions do not provide the required flexibility to be shared across cities. Moreover, the extensive use and development of non-open-source software leads to interoperability issues and limits the collaboration among R&D groups. Our research explores the use of a microservices architecture to address key practical challenges in smart city platforms. More specifically, we are concerned with the impact of microservices on addressing the key non-functional requirements to enable the development of smart cities such as supporting different scalability demands and providing a flexible architecture which can easily evolve over time. To this end, we are developing InterSCity, a microservice-based open source smart city platform that aims at supporting the development of sophisticated, cross- domain applications and services. Our early experience shows that microservices can be properly used as building blocks to achieve a loosely coupled, flexible architecture. Experimental results point towards the applicability of our approach in the context of smart cities since the platform can support multiple scalability demands. We expect to enable collaborative, novel smart city research, development, and deployment initiatives through the InterSCity platform. The full validation of the platform will be conducted using different smart city scenarios and workloads. Future work comprises the ongoing design and development effort on data processing services as well as more comprehensive evaluation of the proposed platform through scalability experiments. / As tecnologias de Cidades Inteligentes surgem como uma potencial solução para lidar com problemas comuns em grandes centros urbanos, utilizando os recursos da cidade de maneira eficiente e fornecendo serviços de qualidade para os cidadãos. Apesar dos vários avanços nas tecnologias de middleware para suporte às cidades inteligentes do futuro, ainda não existem plataformas amplamente aceitas. A maioria das soluções existentes não oferece a flexibilidade necessária para ser compartilhada entre as cidades. Além disso, o vasto uso e desenvolvimento de software proprietário levam a problemas de interoperabilidade e limitam a colaboração entre grupos de P&D. Nesta dissertação, exploramos uso de uma arquitetura de microsserviços para abordar os principais desafios práticos em plataformas de cidades inteligentes. Mais especificamente, estamos preocupados com o impacto dos microsserviços sobre requisitos não-funcionais para permitir o desenvolvimento de cidades inteligentes, tais como o suporte a diferentes demandas de escalabilidade e o fornecimento de uma arquitetura flexível que pode evoluir facilmente. Para esse fim, criamos a InterSCity, uma plataforma para cidades inteligentes de código aberto baseada em microsserviços que visa apoiar o desenvolvimento de aplicativos e serviços sofisticados em múltiplos domínios. Nossa experiência inicial mostra que os microsserviços podem ser usados adequadamente como blocos de construção para obter uma arquitetura flexível e fracamente acoplada. Resultados experimentais apontam para a aplicabilidade de nossa abordagem no contexto de cidades inteligentes, já que a plataforma pode suportar diferentes demandas de escalabilidade. Esperamos permitir pesquisas colaborativas e inovadoras em cidades inteligentes, assim como o desenvolvimento e iniciativas de implantações reais através da plataforma InterSCity. A validação completa da plataforma será realizada usando diferentes cenários de cidades inteligentes e cargas de trabalho. Os trabalhos futuros compreendem o esforço contínuo de projetar e desenvolver novos serviços de processamento de dados, bem como a realização de avaliações mais abrangentes da plataforma proposta por meio de experimentos de escalabilidade.

A cidade de São Paulo é o município mais populoso do Brasil, caracterizado por uma segregação urbana responsável por inúmeros problemas relacionados a mobilidade urbana. As ações atuais para resolver os problemas de mobilidade urbana têm pouco aprofundamento em questões tecnológicas e melhorias dos sistemas computacio- nais existentes como as necessárias ao Sistema Integrado de Monitoramento e Transporte (SIM), utilizado para gestão e monitoramento do transporte público por ônibus de São Paulo. Uma das possíveis melhorias é integrar o SIM às Redes Sociais. Com essa perspectiva de integração, esse trabalho tem como objetivo uti- lizar tweets e dados do SIM na caracterização de eventos de exceção e de seus respectivos impactos no sistema de transporte público por ônibus da cidade de São Paulo. Para alcançar tal objetivo, esse trabalho propõe utilizar tweets publicados por instituições governamentais responsáveis por reportar eventos de exceção, dados dos módulos AVL (Automatic Vehicle Location) do SIM, responsáveis por rastrear e localizar os ônibus do município e GTFS (General Transit Feed Specification) da SPTrans. Visando alcançar o objetivo proposto, classificamos manualmente 60.984 tweets e treinamos diferentes modelos por meio de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para identificar eventos de exceção. Além disso, propomos uma nova metodologia para extrair e geolocalizar os endereços dos eventos de exceção, por meio de Processamento de Língua Natural e Expressão Regular. Com isso, demonstramos que é possível correlacionar os dados desses eventos com os dados históricos do SIM e da GTFS, para caracterizar como o transporte público por ônibus da cidade de São Paulo é impactado nesses cenários. Adicionalmente, propomos uma arquitetura distribuída para exploração e visualização de grandes volumes de dados relacionados a transporte público / The city of São Paulo is the most populous municipality in Brazil, characterized by an urban segregation responsible for numerous problems related to urban mobility. The current actions to solve the problems of urban mobility have little deepening in technological issues and improvements of existing computer systems such as those required for the Integrated Monitoring and Transport System (in the Portuguese acronym: SIM), used for the management and monitoring of public transport by buses of the city of São Paulo. One of the possible improvements is integrating the SIM with Social Networks. With this perspective of integration, this work aims to use tweets and data from SIM in the characterization of exception events and their respective impacts on the public transport system by buses of the city of São Paulo. In order to achieve this objective, this work proposes to use tweets published by governmental institutions responsible for reporting exception events, data from SIM Automatic Vehicle Location (AVL) modules, responsible for the tracking and locating of urban buses and data from SPTrans GTFS (General Transit Feed Specification). In order to reach the proposed goal, we manually classified 60,984 tweets and trained different models through supervised machine learning algorithms to identify exception events. In addition, we propose a new methodology to extract and geolocalize the addresses of the exception events, through Natural Language Processing and Regular Expression. Using that approaches, we show that it is possible to correlate the data of these events with the historical data of the SIM and GTFS, to characterize how the public transport by bus of the city of São Paulo is impacted in these scenarios. Additionally, we propose a distributed architecture for exploration and visualization of large volumes of data related to public transport

Submitted by Jadson Francisco de Jesus SILVA (jadson@uefs.br) on 2018-08-01T22:49:01Z No. of bitstreams: 1 Disserta??o de Emerson Santos de Oliveira.pdf: 8680376 bytes, checksum: 50da6ed4976883dc246ce9d59cca44e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-01T22:49:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Disserta??o de Emerson Santos de Oliveira.pdf: 8680376 bytes, checksum: 50da6ed4976883dc246ce9d59cca44e6 (MD5) Previous issue date: 2018-05-04 / The development of new technologies in the last years in the areas of wireless commu- nications has brought many advantages to the development of many sectors of the city. Recent advances in sensor technology are providing an expansion of the possible appli- cations, creating an environment of increasingly efficient data communication. With this, we can see a great advance in the scientific researches related to the development of te- chniques and improvement of communication in Wireless Sensor Networks (WSN). In fact, this type of network has been applied in several areas, such as: smart cities, internet of things (IoT), environmental monitoring, Vehicle tracking, health applications, among others. In this context, this work proposes to develop an algorithm for positioning node sinks in urban areas for intelligent cities, in order to optimize the communication between mobile sink nodes and fixed sensors clustered in a WSN. This approach allows the opti- mization of WSN for the urban environment, providing an improvement in the rates of energy consumption, processing and transmission of data in the network. / O desenvolvimento de novas tecnologias ocorrido nos ?ltimos anos nas ?reas das comuni- ca??es sem fio tem trazido grandes benef?cios para o desenvolvimento de diversos setores da cidade. Avan?os recentes na tecnologia de sensores est?o proporcionando uma ex- pans?o das aplica??es poss?veis, criando um ambiente de comunica??o de dados cada vez mais eficiente. Com isso, nota-se um grande avan?o nas pesquisas cient?ficas relacionadas ao desenvolvimento de t?cnicas e aprimoramento da comunica??o em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF). Com efeito, esse tipo de rede passou a ser aplicada em diversas ?reas, tais como: cidades inteligentes, internet das coisas (IoT), monitoramento ambiental, ras- treamento de ve?culos, aplica??es nas ?reas de sa?de, entre outros. Nesse contexto, este trabalho prop?e desenvolver um algoritmo de posicionamento de n?s sinks em zonas ur- banas para cidades inteligentes, com o prop?sito de otimizar a comunica??o entre os n?s sinks m?veis e sensores fixos agrupados em cluster em uma RSSF. Essa abordagem, per- mite a otimiza??o da RSSF para o ambiente urbano, proporcionando uma melhoria nas taxas de consumo de energia, processamento e transmiss?o de dados na rede.

Este trabalho apresenta uma plataforma para coleta e análise de imagens urbanas, que integra Interfaces de Programação de Aplicativos \"Application Programming Interfaces\" (APIs) de sistemas de busca de imagens, Sistemas de Informações Geográficas (SIGs), mapas digitais e técnicas de visão computacional. Esta plataforma, INACITY, permite que usuários selecionem regiões de interesse e capturem elementos de relevância para a arquitetura urbana, como, por exemplo árvores e buracos em ruas. A implementação da plataforma foi feita de maneira a permitir que novos módulos possam ser facilmente incluídos ou substituídos possibilitando a introdução de outras APIs de mapas, SIGs e filtros de Visão Computacional. Foram realizados experimentos com as imagens obtidas através do \"Google Street View\" onde árvores são capturadas em áreas de bairros inteiros em questão de minutos, um ganho significativo quando comparado com o procedimento manual para levantamento deste tipo de dado. Além disso, também são apresentados resultados comparativos entre os métodos de visão computacional propostos para a detecção de árvores em imagens com outros métodos heurísticos, em um conjunto onde as árvores estão marcadas manualmente e assim as taxas de precisão e de redescoberta de cada algoritmo podem ser avaliadas e comparadas. / This project presents a platform that integrates Application Programming Interfaces (APIs), image retrieval systems, Geographical Information Systems (GISes), digital maps and Computer Vision techniques to collect and analyse urban images. The platform, INACITY (an acronym for INvestigate and Analyse a City), empowers users allowing them to select a region over a map and see urban features inside that region that have relevance to the urban architecture context, for instance trees. The implementation is extensible and it is designed to make it easy to add or replace new modules, for instance, to add a new API to present a map, different GISes and other Computer Vision filters.