Map matching: uma análise de dados streaming de trajetórias de GPS no transporte público

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Autor(es): dc.contributorKozievitch, Nádia Puchalski-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-2286-9623-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9727123750824948-
Autor(es): dc.contributorRosa, Marcelo de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-8885-7003-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0897919842779594-
Autor(es): dc.contributorSunye, Marcos Sfair-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-2568-5697-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3748260693106586-
Autor(es): dc.contributorKozievitch, Nádia Puchalski-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-2286-9623-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9727123750824948-
Autor(es): dc.contributorGadda, Tatiana Maria Cecy-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-7918-2104-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/1544476939496232-
Autor(es): dc.creatorMartins, Tiago Stapenhorst-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:54:20Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:54:20Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-08-
Data de envio: dc.date.issued2022-08-22-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30064-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1085424-
Descrição: dc.descriptionEnsuring public transport that meets the needs of a growing population is a challenge, especially in developing countries where resources and investment are limited. With the cheapening and installation of Internet of Things (IoT) devices such as embedded, sensors, Global Positioning System (GPS) in public transport buses, a large amount of data can be generated and used as basis for decision making. However, if the data are affected by errors and uncertainties such analyzes may be invalid. The open data on the movement of buses in Curitiba is vast, but they present inconsistencies and do not inform the time of passage of buses at bus stops. The large amount of data by itself will be valuable if processing and algorithms extract the value of this data. This work presents a four-step method to analyze the Streaming data from GPS trajectories, containing 1) data analysis and cleaning; 2) extraction of azimuths; 3) a method for detecting the moment (time) of buses passing at the respective bus stops of their operating line and 4) correlation of the real and theoretical times of passing at the bus stops. Concepts of Geographic Information Systems, Smart Cities and Open Data are used. Tests performed on open Streaming data from GPS trajectories of public transport in Curitiba illustrated the efficiency of the methodology of the proposed algorithms, in addition to indicating factors for data improvement.-
Descrição: dc.descriptionGarantir um transporte público que supra as necessidades de uma população crescente é um desafio, especialmente em países em desenvolvimento onde os recursos e investimentos são limitados. Com o barateamento e a instalação de dispositivos de Internet of Things (IoT) como embarcados, sensores, Global Positioning System (GPS) em ônibus de transporte público uma grande quantidade de dados pode ser gerada e utilizada como base para tomadas de decisão. Entretanto se os dados forem afetados por erros e incertezas tais análises podem ser inválidas. Os dados abertos de movimentação dos ônibus de Curitiba é vasto mas apresentam inconsistências e não informam o horário de passagem dos ônibus nos pontos de ônibus. A grande quantidade de dados por si só será valiosa se processamentos e algoritmos extraiam o valor destes dados. Este trabalho tem como objetivo um método de quatro etapas para analisar os dados de Streaming de trajetórias de GPS, contendo 1) análise e limpeza dos dados; 2) extração de azimutes; 3) um método para detecção do momento (horário) de passagem dos ônibus nos respectivos pontos de ônibus de sua linha de operação e 4) correlação dos tempos reais e teóricos da passagem nos pontos de ônibus. O trabalho utiliza conceitos de Sistemas de Informação Geográficas, Cidades Inteligentes e Dados Abertos. Testes realizados em dados abertos de Streaming de trajetórias de GPS de transporte público de Curitiba ilustraram a eficiência da metodologia dos algoritmos propostos, além de indicar fatores para a melhoria dos dados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicada-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectSistema de Posicionamento Global-
Palavras-chave: dc.subjectTransporte - Sistemas de informação geográfica-
Palavras-chave: dc.subjectCidades inteligentes-
Palavras-chave: dc.subjectInternet das coisas-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de informação geográfica-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos computacionais-
Palavras-chave: dc.subjectGlobal Positioning System-
Palavras-chave: dc.subjectTransportation - Geographic information systems-
Palavras-chave: dc.subjectSmart cities-
Palavras-chave: dc.subjectInternet of things-
Palavras-chave: dc.subjectGeographic information systems-
Palavras-chave: dc.subjectComputer algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da Computação-
Título: dc.titleMap matching: uma análise de dados streaming de trajetórias de GPS no transporte público-
Título: dc.titleMap matching: a public tranport GPS trajectory streaming data analysis-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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