O uso de dados de sistemas de monitoramento automático de tráfego para obter séries temporais dia-a-dia de volumes de tráfego e fluxos origem-destino em redes urbanas

Autores

  • Joana Maia Fernandes Barroso Federal University of Ceará, Ceará – Brazil
  • João Lucas Albuquerque Oliveira Federal University of Ceará, Ceará – Brazil
  • Francisco Moraes de Oliveira Neto Federal University of Ceará, Ceará – Brazil https://orcid.org/0000-0002-7756-4619

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v29i2.2385

Palavras-chave:

Volumes de tráfego dia a dia, Fluxos origem-destino dia a dia, Dinâmica do tráfego dia a dia, Análise de dados em transportes

Resumo

A compreensão do padrão de deslocamentos no meio urbano é essencial para o planejamento e operação dos sistemas de transporte. Recentemente, a crescente disponibilidade de dados massivos de tráfego a partir de sistemas de monitoramento de veículos, equipados com sistemas de reconhecimento de placas (SMV-RP), pode permitir uma compreensão da variabilidade dia a dia dos fluxos de tráfego na malha viária de grandes centros urbanos. No entanto, antes de qualquer análise é essencial realizar um tratamento dos dados. Este trabalho apresenta um método para tratamento de dados de SMV-RP. O principal produto deste tratamento de dados são as séries temporais volumes de tráfego e fluxos origem-destino (OD) para diferentes períodos de um dia típico, permitindo a análise da dinâmica dos padrões de viagem e das premissas dos modelos propostos na literatura para representar tal dinâmica. O método proposto, que pode ser aplicado para qualquer tipo de SMV-RP, foi aplicado para gerar séries temporais de tráfego do Sistema de SMV-RP da cidade de Fortaleza, contribuindo para identificar dados suspeitos e atípicos, definir padrões representativos de tráfego veicular e estimar séries de fluxos OD.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Francisco Moraes de Oliveira Neto, Federal University of Ceará, Ceará – Brazil

Possui Graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Ceará (2002), Mestrado em Engenharia de Transportes pela Universidade Federal do Ceará (2004), e Doutorado pela University of Tennessee-Knoxville (2010). Realizou estágio pós-doutoral no Centro de Pesquisa em Análise de Sistemas de Transportes (CTA - Center for Transportation Analysis) do Laboratório Nacional de Oak Ridge (ORNL - Oak Ridge National Laboratory), USA. Atualmente é Professor Adjunto do Departamento de Engenharia de Transportes da Universidade Federal do Ceará (UFC) e Professor Permanente do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Transportes da UFC (PETRAN). Coordenador do Grupo de Pesquisa em Operação, Planejamento e Avaliação do Transporte Público - OPA-TP. Participa em pesquisa colaborativa com o Grupo de Pesquisa em Transportes, Trânsito e Meio Ambiente do Departamento de Engenharia de Transportes da UFC - GTTEMA/DET/UFC. Possui experiência profissional e acadêmica em Gerenciamento e Simulação de Sistemas Urbanos de Tráfego, e em Pesquisa Operacional. Tem interesse nas seguintes áreas: Análise de Sistemas de Transportes, com ênfase na Modelagem de Redes de Transportes de Passageiros, Modelagem Comportamental e Análise Espacial em Transportes.

Referências

Aggarwal, C. C. (2015) Data mining: the texbook. Springer International Publishing, Switzerland. DOI: 10.1007/978-3-319-14142-8.

Anda, C.; A. Erath and P. J. Fourie (2017) Transport modelling in the age of big data. International Journal of Urban Sciences, v. 21, p. 19–42. DOI: 10.1080/12265934.2017.1281150.

Bertini, R. L.; M. Lasky and C. M. Monsere (2005) Validating predicted rural corridor travel times from an automated license plate recognition system: Oregon’s frontier project. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, v. 2005, p. 706–711. DOI: 10.1109/ITSC.2005.1520134.

Cascetta, E. (2009) Transportation System Analysis: Models and applications. Ed. Springer (2ª ed.), New York, USA.

Castillo, E.; J. M. Mennéndez and P. Jimenez (2008) Trip matrix and path flow reconstruction and estimation based on plate scanning and link observations. Transportation Research Part B: Methodological, v. 42, n. 5, p. 455–481. DOI: 10.1016/j.trb.2007.09.004.

Cheng, T.; J. Haworth and J. Wang (2012) Spatio-temporal autocorrelation of road network data. Journal of Geographical Systems, v. 14, n. 4, p. 389-413. DOI: 10.1007/s10109-011-0149-5.

Cremer, M. and H. Keller (1987) A New Class of Dynamic Methods for the Identification of Origin-Destination Flows. Trans-portation Research Part B: Methodological , v. 21, n. 2, p. 117–132. DOI: 10.1016/0191-2615(87)90011-7.

Ester, M.; H. P. Kriegel; J. Sander and X. Xu (1996) A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial data-bases with noise. Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press, Port-land, Oregon, USA, p. 226–231.

Giraud, T. (2018) OSRM: Interface Between R and the OpenStreetMap-Based Routing Service OSRM. R package version 3.1.1. Available in:

<https://cran.r-project.org/web/packages/osrm/index.html> (consulted on 08/18/2021).

Hazelton, M. L. (2000) Estimation of Origin-Destination Matrices from Link Flows on Uncongested Networks. Transportation Research Part B: Methodological, v. 34, n. 7, p. 549–566. DOI: 10.1016/S0191-2615(99)00037-5.

Hazelton, M. L. (2001) Inference for Origin-Destination Matrices: Estimation, Prediction and Reconstruction. Transportation Research Part B: Methodological, v. 35, n. 7, p. 667–676. DOI: 10.1016/S0191-2615(00)00009-6.

Hazelton, M. L. (2003) Some comments on origin–destination matrix estimation. Transportation Research Part A: Policy and Practice, v. 37, p. 811–822. DOI: 10.1016/S0965-8564(03)00044-2.

Jacques, J. and C. Preda (2014) Functional data clustering: A survey. Advances in Data Analysis and Classification, v. 8, p. 231–255. DOI: 10.1007/s11634-013-0158-y.

Järv, O.; R. Ahas and F. Witlox (2014) Understanding monthly variability in human activity spaces: A twelve-month study using mobile phone call detail records. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 38, p. 122–135. DOI: 10.1016/j.trc.2013.11.003.

Li, H.; R. Guensler; J. Ogle and J. Wang (2004) Using Global Positioning System Data to Understand Day-to-Day Dynamics of Morning Commute Behavior. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, v. 1895, p. 78–84. DOI: 10.3141/1895-11.

Lima, L. S. (2017) Espraiamento Urbano por Autossegregação e seus Impactos na Acessibilidade Urbana de Fortaleza. Dissertação de Mestrado – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes – PETRAN, Departamento de Engenharia de Transportes, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, Brasil, 2017. Disponível em: <http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/30015> (acesso em 18/08/2021).

Liu, G.; Z. Ma; Z. Du and C. Wen (2011) The Calculation Method of Road Travel Time Based on License Plate Recognition Technology. Communications in Computer and Information Science. p. 385–389. DOI: 10.1007/978-3-642-22418-8_54.

Loureiro, C. F. G.; H. B. Meneses; F. M. Oliveira-Neto and M. M. Castro-Neto (2009) Managing Congestion in Large Brazilian Urban Area through Logical Interface between SCOOT and GIS Platform. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, v. 2099, p. 76–84. DOI: 10.3141/2099-09.

Milne, D. and D. Watling (2019) Big data and understanding change in the context of planning transport systems. Journal of Transport Geography, v. 76, p. 235–244. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2017.11.004.

Oliveira, M. V. T. e C. F. G. Loureiro (2006) Análise dos Padrões de Variação Espaço-Temporal do Volume Veicular no Ambiente Urbano de Fortaleza. Anais do XX Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes, ANPET, Brasília, v. 1, p. 149–161.

Oliveira-Neto, F. M.; L. D. Han and M. K. Jeong (2012) Online license plate matching procedures using license-plate recogni-tion machines and new weighted edit distance. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 21, p. 306–320. DOI: 10.1016/j.trc.2011.11.003.

Oliveira-Neto, F. M., L. D. Han and M. K. Jeong (2013) An online self-learning algorithm for license plate matching. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 14, p. 1806–1816. DOI: 10.1109/TITS.2013.2270107.

Pitombeira-Neto, A. R. and C. F. G. Loureiro (2016) A Dynamic Linear Model for the Estimation of Time-Varying Origin–Destination Matrices from Link Counts. Journal of Advanced Transportation, v. 50, n. 8, p. 2116-2129. DOI: 10.1002/atr.1449.

Pitombeira-Neto, A. R.; C. F. G. Loureiro and L. E. Carvalho (2018) Bayesian Inference on Dynamic Linear Models of Day-to-Day Origin-Destination Flows in Transportation Networks. Urban Science. v. 2, n. 4, p. 117. DOI: 10.3390/urbansci2040117.

Pitombeira-Neto, A. R.; F. M. Oliveira-Neto and C. F. G. Loureiro (2017) Statistical models for the estimation of the origin-destination matrix from traffic counts. Transportes (Rio de Janeiro), v. 25, p. 1-13. DOI: 10.14295/transportes.v25i4.1344.

Pitombeira-Neto, A. R.; C. F. G. Loureiro and L. E. Carvalho (2020) A Dynamic Hierarchical Bayesian Model for the Estimation of Day-to-Day Origin-Destination Flows in Transportation Networks. Networks and Spatial Economics. v. 20, n. 2, p. 499–527. DOI: 10.1007/s11067-019-09490-5.

Rao, W.; Y.-J. Wu; J. Xia; J. Ou and R. Kluger (2018) Origin-destination pattern estimation based on trajectory reconstruction using automatic license plate recognition data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 95, p. 29–46. DOI: 10.1016/j.trc.2018.07.002.

Roess, R. P. and W. R. McShane (2004) Traffic Engegineering. Ed. Pearson/Prentice-Hall, New Jersey, USA.

Song, J.; C. Zhao; S. Zhong; T. A. S. Nielsen and A. V. Prishchepov (2019) Mapping Spatio-Temporal Patterns and Detecting the Factors of Traffic Congestion with Multi-Source Data Fusion and Mining Techniques. Computers, Environment and Urban Systems, v. 77, p. 101364. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101364.

Stathopoulos, A. and M. G. Karlaftis (2001) Temporal and Spatial Variations of Real-Time Traffic Data in Urban Areas. Trans-portation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Washington, D.C., USA, v. 1768, n. 1, p. 135-140. DOI: 10.3141/1768-16.

Tebaldi, C. and M. West (1998) Bayesian Inference on Network Traffic Using Link Count Data. Journal of the American Statisti-cal Association. v. 93, n. 442, p. 557–573. DOI: 10.1080/01621459.1998.10473707.

Vardi, Y. (1996) Network Tomography: Estimating Source-Destination Traffic Intensities from Link Data. Journal of the Ameri-can Statistical Association, v. 91, n. 433, p. 365–377. DOI: 10.1080/01621459.1996.10476697.

Weijermars, W. A. M. (2007) Analysis of urban traffic patterns using clustering. University of Twente, Enschede / Delft. Availa-ble in: <https://research.utwente.nl/en/publications/analysis-of-urban-traffic-patterns-using-clustering> (consulted on 08/18/2021).

Downloads

Publicado

18-08-2021

Como Citar

Fernandes Barroso, J. M. ., Albuquerque Oliveira, J. L., & de Oliveira Neto, F. M. (2021). O uso de dados de sistemas de monitoramento automático de tráfego para obter séries temporais dia-a-dia de volumes de tráfego e fluxos origem-destino em redes urbanas . TRANSPORTES, 29(2), 2385. https://doi.org/10.14295/transportes.v29i2.2385

Edição

Seção

Artigos