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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Rettore, Paulo Henrique Lopes | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Bruno Pereira dos | - |
Autor(es): dc.creator | Lopes, Roberto Rigolin Ferreira | - |
Autor(es): dc.creator | Menezes, João Guilherme Maia de | - |
Autor(es): dc.creator | Villas, Leandro Aparecido | - |
Autor(es): dc.creator | Loureiro, Antonio Alfredo Ferreira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:52:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:52:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15457 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1109/TITS.2020.2971111 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1026468 | - |
Descrição: dc.description | In this work, we propose the Road Data Enrichment (RoDE), a framework that fuses data from heterogeneous data sources to enhance Intelligent Transportation System (ITS) services, such as vehicle routing and traffic event detection. We describe RoDE through two services: (i) Route service, and (ii) Event service. For the first service, we present the Twitter MAPS (T-MAPS), a low-cost spatiotemporal model to improve the description of traffic conditions through Location- Based Social Media (LBSM) data. As a case study, we explain how T-MAPS is able to enhance routing and trajectory descriptions by using tweets. Our experiments compare T-MAPS’ routes against Google Maps’ routes, showing up to 62% of route similarity, even though T-MAPS uses fewer and coarse-grained data. We then propose three applications, Route Sentiment (RS), Route Infor- mation (RI), and Area Tags (AT), to enrich T-MAPS’ suggested routes. For the second service, we present the Twitter Incident (T-Incident), a low-cost learning-based road incident detection and enrichment approach built using heterogeneous data fusion. Our approach uses a learning-based model to identify patterns on social media data which is then used to describe a class of events, aiming to detect different types of events. Our model to detect events achieved scores above 90%, thus allowing incident detection and description as a RoDE application. As a result, the enriched event description allows ITS to better understand the LBSM user’s viewpoint about traffic events (e.g., jams) and points of interest (e.g., restaurants, theaters, stadiums). | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | aberto | - |
Direitos: dc.rights | This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. For more information, see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Fonte: o PDF do artigo. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Incident detection | - |
Título: dc.title | Road data enrichment framework based on heterogeneous data fusion for ITS. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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