VINNOVA;KTH;URBS / Um conceito bastante em voga atualmente e o de cidades inteligentes. Ele define um tipo de desenvolvimento urbano capaz de reduzir os impactos ambientais, melhorando os modelos atuais de acesso a recursos naturais, transportes, gestão do lixo, climatização residencial e sobretudo a gestão da energia (produção e distribuição). O massivo volume de dados produzidos por cidades inteligentes oferece uma grande oportunidade para analisar, compreender e melhorar o modo como elas funcionam e se desenvolvem. Esta explosão na quantidade de informações tem elevado a importância do aprendizado a partir de dados a um patamar extremamente elevado.
Esta dissertação tem por objetivo descrever uma metodologia para aquisição e exploração de dados de um dos mais importantes pilares de cidades inteligentes: o sistema de transporte público. Como obter, armazenar e utilizar tais dados a fim de prover a todos os envolvidos, serviços telemáticos de alto valor agregado e o problema que se busca resolver neste trabalho.
Cinco serviços telemáticos são propostos sob forma de prova de conceito: avaliação da cobertura da rede de transporte atual, seguida de uma proposta de novas linhas de ônibus; avaliação indireta da ocupação diária dos ônibus da cidade; cerca-eletrônica com os limites geográficos definidos pelos itinerários das linhas; serviços de alerta de velocidade e de manutenção.
Os resultados são bastante coerentes e promissores, abrindo um grande leque de possíveis trabalhos futuros a serem explorados. / Smart city is a very trendy concept today. It defines a type of urban development capable of reducing environmental impacts, enhancing current models of access to natural resources, better transportation systems, waste management, residential climatization and, above all, energy management (production and distribution). The huge data volume produced by smart cities offers a great opportunity to analyze, understand and improve the way cities work and grow. This explosion in the amount of digital information has elevated the importance of learning from data to a higher level. This document aims at describing a methodology for acquiring and exploring data from one of the most important pillars of smart cities: the public transportation system. How to acquire, store and use such data in order to provide to all stakeholders telematics services with high added value is the problem that is sought to solve in this work. Five telematics services proof of concept are proposed: assessment of current network coverage followed by the proposal of some new bus lines; indirect evaluation of buses’ passengers occupation during the day; geofence with geographical boundaries according to itineraries; speed alert and maintenance reminder services. The results are very coherent and promising, opening up a wide range of possible future work to be explored.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2691 |
| Date | 29 August 2017 |
| Creators | Diniz Junior, Paulo Carvalho |
| Contributors | Lopes, Heitor Silverio, Lopes, Heitor Silvério, Fonseca, Keiko Verônica Ono, Bona, Luis Carlos Erpen de |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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