Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Barreto, Cephas Alves da Silveira |
Orientador(a): |
Xavier Júnior, João Carlos |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE SOFTWARE
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26017
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Resumo: |
A violência no trânsito tem causado grandes prejuízos e, acima de tudo, vitimado muitos cidadãos, usuários ou não de automóveis. Segundo estudos do Observatório Nacional da Segurança Viária (ONSV, 2017), 90% dos acidentes de trânsito são causados por imprudência dos condutores, 5% por defeitos nos automóveis e mais 5% por má condição das rodovias. Uma das alternativas para embasar ações que enfrentam esses problemas é entender como se comportam os condutores de automóveis quando estão ao volante. Usar as informações do veículo para entender o comportamento dos motoristas é uma questão que tem ganhado importância nos últimos anos e, diante dos problemas envolvidos, identificar perfis de utilização de automóveis tem sido, cada vez mais, um tema de pesquisa em todo mundo. Este trabalho apresenta um modelo de utilização de técnicas (descritivas e preditivas) de Aprendizado de Máquina sobre dados de veículos obtidos via On-Board Diagnostics II (OBD-II) para identificação de possíveis perfis de uso automotivo. O modelo criado obteve, após todo o processo de refinamento, mais que 99% de acurácia na identificação de 3 perfis (low, mid e high). Para aplicar o modelo, foi criada uma plataforma baseada numa arquitetura distribuída (Servidor Web, Aplicativo Móvel e API de serviço). Essa plataforma é capaz de capturar os dados de um automóvel e devolver o seu perfil de uso de seu condutor (motorista). |