Banca de DEFESA: Júlia Alves Porto

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Júlia Alves Porto
DATA : 30/06/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Apresentação Híbrida (Sala virtual e sala A1 12/6 - Anexo SG 12)
TÍTULO:

USO DE DADOS DE CONFLITO DE TRÂNSITO PARA ANÁLISE DE SEGURANÇA VIÁRIA

PALAVRAS-CHAVES:

Segurança viária, conflitos, machine learning

PÁGINAS: 69
RESUMO:

Tradicionalmente, o estudo de segurança viária é feito a partir de dados de sinistros. No entanto, o uso desses dados acarreta uma série de pontos negativos, em especial: o tempo necessário para obter a quantidade de dados suficiente para realizar as análises estatísticas necessárias; a falta de confiabilidade; e a dificuldade de acesso aos dados. Por esses motivos, vêm sendo empregados métodos alternativos de avaliação de segurança, dentre os quais se destaca o uso de dados de conflito. O conflito de trânsito é uma interação de trânsito que poderia ter incorrido em sinistro, mas não o foi devido à tomada de ação evasiva por uma das partes envolvidas. A severidade do conflito pode ser mensurada por indicadores comportamentais ou pela proximidade espacial ou temporal entre os envolvidos. Observar a ocorrência de conflitos, no entanto, não é tarefa simples e demanda muito tempo, além de estar submetida à subjetividade do observador. Para superar essas dificuldades, vêm sendo publicizados códigos de visão computacional que permitem o rastreamento de veículos e a mensuração automática de indicadores que permitem a classificação de severidade de conflitos. Durante esse trabalho, foi feita uma revisão dos diversos métodos de análise e técnicas de aplicação para análise de conflitos utilizadas nos últimos anos pela comunidade científica. Além disso, foi feito um estudo de caso utilizando o software Traffic Intelligence desenvolvido em parceria por pesquisadores da University of British Columbia e da Polytechnique Montréal em interseções do Distrito Federal. Essa dissertação contribui para o fomento de captura de dados de conflito, apontando as dificuldades ainda encontradas para aplicação da técnica como falta de padronização nos métodos de coleta, alta subjetividade para coleta de indicadores manualmente e alto índice de erro no rastreamento por visão computacional. Esses percalços podem ser superados pelo desenvolvimento tecnológico, especialmente na área de engenharia computacional.

MEMBROS DA BANCA:
Interna - 1963483 - FABIANA SERRA DE ARRUDA
Externo à Instituição - FLÁVIO JOSÉ CRAVEIRO CUNTO - UFC
Presidente - 2492216 - MICHELLE ANDRADE
Interno - 1552603 - PASTOR WILLY GONZALES TACO