Modelagem de uma Rede Bayesiana para representar a atenção situacional de pedestres

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Maike de Paula
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187853
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.
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spelling Modelagem de uma Rede Bayesiana para representar a atenção situacional de pedestresInteligência ArtificialRedes BayesianasAprendizagem BayesianaTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.O rápido crescimento do mercado de smartphones e afins tem sido associado com um número cada vez maior de acidentes de trânsito, devido principalmente à falta de atenção de pedestres ao caminhar perto de vias movimentadas. O problema é reconhecido pela Organização Mundial da Saúde como um dos fatores de risco no relatório mundial sobre a prevenção de acidentes rodoviários, e em 2007 a Brooklyn Polytechnic chegou a conclusão que “tanto para pedestres quanto para motoristas, a distração cognitiva causada pelo uso de telefone móvel reduz a atenção situacional, aumenta comportamento inseguro, colocando pedestres em um grande risco de acidentes” (Jack Nasar, Peter Hecht e Richard Wener. “Mobile phones, distracted attention, and pedestrian safety.” Accident Analysis and Prevention, 2008. 40:69-75, tradução do autor). Este Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) propõe a modelagem de Redes Bayesianas via algoritmos de aprendizado de estrutura, bem como a subsequente analise de tais estruturas, com o objetivo de simular a atenção situacional de pedestres usuários de smartphones. Isto será feito utilizando dados provenientes do projeto do qual este TCC pertence, que tem como objetivo final entender os motivos causadores de distrações em pedestres. Neste trabalho foram analisados três categorias de algoritmos – algoritmos baseados em restrições, baseados em pontuações e híbridos – e conclui que a primeira categoria não proporcionou resultados muito satisfatórios, a segunda obteve resultados melhores, porém apenas com parâmetros específicos e a terceira obteve resultados satisfatórios de maneira geral, principalmente por utilizar os pontos positivos de cada uma das outras categorias de algoritmos. Estes resultados podem futuramente serem utilizados como entrada para algoritmos de aprendizado de parâmetros para então obter uma Rede Bayesiana finalizada.Florianópolis, SC.Santos, Elder RizzonUniversidade Federal de Santa CatarinaSantos, Maike de Paula2018-07-08T19:51:54Z2018-07-08T19:51:54Z2018-06-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis106 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187853porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-07-08T19:51:54Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/187853Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732018-07-08T19:51:54Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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