Big data and traffic data analysis: Urban traffic forecasting and management

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barata, Luís
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Gonçalves, João, Palhares, João, Lopes, Eurico, Lopes, Arminda
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.11/9070
Resumo: O artigo analisa diferentes metodologias e tecnologias utilizadas em sistemas de gestão e análise de tráfego urbano baseados em Big Data. São discutidas diversas técnicas, como a instalação de sensores, dispositivos IoT e câmaras de vigilância para recolha de dados, o uso de algoritmos e tecnologias de machine learning para identificação e classificação de veículos, o uso de técnicas como Map Reduce para o tratamento de dados e a comunicação entre diversas aplicações de redes sociais para obtenção de dados em tempo real sobre a localização e deslocação de utilizadores. Além disso, são propostas modelos baseados em redes neuronais e algoritmos como ABC para a previsão de mudança de sinais e gestão de fluxo de tráfego. São ainda destacadas as vantagens e desvantagens de cada abordagem e como elas podem ser aplicadas para melhorar a gestão de tráfego urbano e reduzir a poluição causada por veículos.
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