Mariana M. Garcez Duarte, M. V. Pontarolo, Rebeca Schroeder Freitas, Carmem S. Hara
{"title":"Agrupamento de Eventos de Trânsito baseado em Tesselação","authors":"Mariana M. Garcez Duarte, M. V. Pontarolo, Rebeca Schroeder Freitas, Carmem S. Hara","doi":"10.5753/erbd.2021.17242","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dados coletados a partir de eventos no trânsito, como engarrafamentos e acidentes, são importantes para o planejamento da mobilidade em cidades. O desafio é transformar este conjunto de dados em conhecimento sobre mobilidade. Em razão da velocidade com que os dados são reportados, o armazenamento de eventos é geralmente feito como registros individuais. Embora este modelo de armazenamento garanta um baixo custo de inserção em uma base de dados, ele produz baixo desempenho em consultas que necessitam recuperar eventos que satisfaçam filtros espaço-temporais. Para tratar deste problema, este artigo propõe um método para o armazenamento e indexação de dados de eventos de trânsito baseado em uma tesselação da área de interesse. íE apresentado um estudo de caso que demostra sua aplicação sobre dados coletados no aplicativo Waze.","PeriodicalId":293556,"journal":{"name":"Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021)","volume":"52 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-09-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados (ERBD 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17242","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Dados coletados a partir de eventos no trânsito, como engarrafamentos e acidentes, são importantes para o planejamento da mobilidade em cidades. O desafio é transformar este conjunto de dados em conhecimento sobre mobilidade. Em razão da velocidade com que os dados são reportados, o armazenamento de eventos é geralmente feito como registros individuais. Embora este modelo de armazenamento garanta um baixo custo de inserção em uma base de dados, ele produz baixo desempenho em consultas que necessitam recuperar eventos que satisfaçam filtros espaço-temporais. Para tratar deste problema, este artigo propõe um método para o armazenamento e indexação de dados de eventos de trânsito baseado em uma tesselação da área de interesse. íE apresentado um estudo de caso que demostra sua aplicação sobre dados coletados no aplicativo Waze.