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http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1388
???metadata.dc.type???: | Dissertação |
Title: | Monitoramento e avaliação de condições adversas em ciclovias através de multi-sensoriamento por bicicletas e processamento de dados urbanos |
???metadata.dc.creator???: | Oliveira, Franklin Lázaro Santos de |
???metadata.dc.contributor.advisor1???: | Costa, Daniel Gouveia |
First advisor-co: | Dias, Anfranserai Morais |
???metadata.dc.description.resumo???: | Investimentos em mobilidade e transporte sustentável são uma tendência nas grandes cidades, sobretudo devido ao fato dos veículos tradicionais serem caros, ineficientes no transporte de pessoas e grandes poluidores. Em paralelo, as pessoas têm se tornado mais propensas a buscar por opções mais limpas e saudáveis para viagens de média e curta distância, o que também tem impulsionado a utilização de bicicletas em áreas urbanas. Diante dessa mudança de comportamento da população, órgãos governamentais têm se atentado à questões de infraestrutura básica, como construção de ciclovias e reorganização da malha viária, a fim de permitir que os ciclistas possam se deslocar com segurança. No entanto, para avaliar a qualidade das ciclovias que é percebida pelos ciclistas, deve-se empregar algum mecanismo abrangente que incorpore diferentes fatores que podem impactar negativamente a segurança e a saúde dos ciclistas, tais como poluição do ar, risco de acidentes, poluição sonora, exposição solar excessiva, baixa umidade, entre outros. Nesse contexto, este trabalho propõe uma nova solução para monitoramento, avaliação e visualização da qualidade das ciclovias, a fim de informar os ciclistas sobre as condições das mesmas e orientar governos na melhoria da qualidade das ciclovias percebida pelos ciclistas. Para isso, é especificada neste trabalho a utilização de tecnologias de sensoriamento embarcado em bicicletas, processamento distribuído dos dados coletados, lógica Fuzzy para avaliação de qualidade de ciclovias, e uma arquitetura de rede especializada. Esta solução abrangente de vários níveis é cuidadosamente especificada e simulada em cenários reais, fornecendo resultados promissores que podem apoiar melhor a adoção do ciclismo sustentável e inteligente nas cidades modernas. |
Abstract: | Investments in mobility and sustainable transport are a trend in large cities, mainly due to the fact that traditional vehicles are expensive, inefficient in transporting people, and large polluters. At the same time, people have become more likely to seek for cleaner and healthier options for medium and short distance travel, which has also boosted the adoption of bicycles in urban areas. Faced with these changes in the behavior of the population, government agencies have been paying attention to issues of basic infrastructure, such as the construction of bike paths and the reorganization of the road network, in order to allow cyclists to travel safely. However, in order to assess the quality of cycle paths that is perceived by cyclists, a comprehensive mechanism must be implemented that incorporates different factors that can negatively impact the safety and health of cyclists, such as air pollution, risk of accidents, noise pollution, excessive sun exposure, low humidity, among others. In this context, this work proposes a new solution for monitoring, evaluation and visualization of the quality of cycle paths in order to inform cyclists about the conditions of the paths and guide governments to improve and implement new cycle paths, employing for that embedded sensing technologies, distributed data processing functions, fuzzy-based quality assessment, and a specialized networking architecture. This comprehensive multi-level solution is carefully specified and simulated on real scenarios, providing promising results that can better support the adoption of sustainable cycling in modern cities. |
Keywords: | Ciclismo inteligente Saúde dos ciclistas Cidades inteligentes Internet das coisas Monitoramento ambiental Redes de sensores Smart cycling Cyclists’ health Smart cities Internet of things Environmental monitoring Sensor networks |
???metadata.dc.subject.cnpq???: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Language: | por |
???metadata.dc.publisher.country???: | Brasil |
Publisher: | Universidade Estadual de Feira de Santana |
???metadata.dc.publisher.initials???: | UEFS |
???metadata.dc.publisher.department???: | DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA |
???metadata.dc.publisher.program???: | Mestrado em Computação Aplicada |
Citation: | OLIVEIRA, Franklin Lázaro Santos de. Monitoramento e avaliação de condições adversas em ciclovias através de multi-sensoriamento por bicicletas e processamento de dados urbanos. 2021. 117 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2021. |
???metadata.dc.rights???: | Acesso Aberto |
URI: | http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1388 |
Issue Date: | 30-Sep-2021 |
Appears in Collections: | Coleção UEFS |
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