Um Arcabouço para Detecção e Alerta de Anomalias de Mobilidade Urbana em Tempo Real

Abstract

Os dados coletados por sensores, câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para detecção automática de eventos atípicos no trânsito. A natureza heterogênea das fontes de dados traz como vantagem a redundância de informação, aumentando o grau de confiabilidade de eventos detectados. Este trabalho propõe um arcabouço de detecção de eventos anômalos e alertas em tempo real, com uma interface que suporta fontes de dados heterogêneos. Para isto, ao receber os eventos de uma via, o arcabouço os agrupa como séries temporais diárias. É aplicada clusterização nestas séries temporais para criar um histórico padrão, que permite detectar anomalias e emitir alertas em tempo real. Para validar o arcabouço, foram implementadas interfaces para dados disponibilizados pela prefeitura de Vitória-ES, provenientes da plataforma Waze, e Twitter, e um conjunto de algoritmos de clusterização e de detecção de anomalias. Utilizando dados reais da cidade, os resultados mostraram que o arcabouço proposto é escalável e os alertas podem auxiliar os gestores nas tomadas de decisões.

Uma Arquitetura de Microsserviços para Análise de Dados de Mobilidade Urbana baseada em Dados Heterogêneos

“…Em [Thome et al 2020] é proposto um arcabouc ¸o de referência para detecc ¸ão de anomalias a partir de eventos heterogêneos. O arcabouc ¸o foi utilizado para identificar situac ¸ões anômalas no trânsito de Vitória, utilizando os dados da prefeitura e de contas públicas voltadas ao trânsito no Twitter como entrada para os algoritmos e métodos estatísticos citados em [Thome et al 2020]. Deste modo, aumentou-se a confiabilidade dos eventos considerados anômalos, pois os mesmos eventos poderiam estar presentes nas diversas fontes simultaneamente.…”

“…Este trabalho estende o trabalho proposto em [Thome et al 2020], ao propor o desacoplamento de todos os módulos e a implementac ¸ão de uma arquitetura distribuída, baseada em microsservic ¸os, para o arcabouc ¸o de detecc ¸ão de anomalias. Microsservic ¸os têm sido propostos como uma abordagem capaz de isolar as funcionalidades de um sistema.…”

“…Por este motivo, foi utilizada a ferramenta Docker 3 para desacoplar a coleta de dados de fontes heterogêneas, do armazenamento destes dados, dos algoritmos de detecc ¸ão de anomalia, da visualizac ¸ão de dados e um sistema de alerta. Dessa forma, utilizando os algoritmos e scripts apresentados e criados em [Thome et al 2020], é possível emitir um alerta quando o congestionamento em uma via é pior do que o esperado em um determinado horário.…”

“…O restante deste artigo é organizado como segue: A Sec ¸ão 2 detalha uma visão geral do arcabouc ¸o para detecc ¸ão de anomalias proposto em [Thome et al 2020]. A Sec ¸ão 3 apresenta a arquitetura de implementac ¸ão proposta neste trabalho.…”

Uma Abordagem para Geração de Séries Temporais de Mobilidade Urbana Baseada em Aprendizado Profundo

“…A Tabela 2 apresenta as principais informac ¸ões presentes na base de dados. Maiores detalhes sobre a base de dados Trânsito Vitória podem ser obtidas em[Thomé et al 2020].…”