UM ARCABOUÇO PARA DETECÇÃO E ALERTA DE ANOMALIAS DE MOBILIDADE URBANA EM TEMPO REAL

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Santos, Celso Alberto Saibel
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000000232875843
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7614206164174151
dc.contributor.authorThome, Marco Aurelio Brunoro
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/
dc.contributor.referee1Filho, Jose Goncalves Pereira
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8265854560095874
dc.contributor.referee2Silva, Thiago Henrique
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/
dc.date.accessioned2024-05-30T00:49:13Z
dc.date.available2024-05-30T00:49:13Z
dc.date.issued2020-11-13
dc.description.abstractData gathered by sensors, cameras, social networks, and applications can contribute on automatic detection of atypical traffic events like accidents and floodings. Moreover, the heterogeneous nature of a plethora of data sources has the advantage of infor
dc.description.resumo"Dados coletados por sensores, câmeras, redes sociais e aplicativos podem contribuir para detecção automática de eventos atípicos no trânsito, como acidentes e alagamentos. Além disso, a natureza heterogênea das diversas fontes de dados traz, como vantage
dc.formatText
dc.identifier.urihttps://dspace5.ufes.br/handle/10/14486
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Informática
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectPalavra-chave
dc.subject.br-rjbnsubject.br-rjbn
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.titleUM ARCABOUÇO PARA DETECÇÃO E ALERTA DE ANOMALIAS DE MOBILIDADE URBANA EM TEMPO REAL
dc.title.alternativetitle.alternative
dc.typemasterThesis

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
MarcoAurelioBrunoroThome-2020-dissertacao.pdf
Tamanho:
2.83 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

Mestrado em Informática