Banca de QUALIFICAÇÃO: MORSINALDO DE AZEVEDO MEDEIROS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MORSINALDO DE AZEVEDO MEDEIROS
DATA : 17/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

MMCloud: um algoritmo de clustering não supervisionado online para análise do comportamento do motorista

PALAVRAS-CHAVES:

Sensores veiculares, Internet das Coisas (IoT), TinyML, Processamento em tempo real, Edge Computing, OBD-II. 

PÁGINAS: 81
RESUMO:

O aumento significativo no número de sensores veiculares, aliado à convergência com tecnologias de Internet das Coisas (IoT), tem gerado um grande volume de dados, permitindo análises em tempo real na borda da rede por meio de dispositivos OBD-II Edge. Este estudo propõe o desenvolvimento, implementação e validação de uma solução de processamento de dados veiculares em tempo real para classificar o comportamento do motorista. A abordagem é estruturada em cinco camadas: coleta de dados do veículo, cálculo de um soft-sensor, execução do algoritmo MMCloud, um método de \textit{clustering} incremental online, rotulação dos clusters e geração de métricas de avaliação. A metodologia foi integrada em um \textit{hardware} de baixo custo energético e computacional, utilizando técnicas de TinyML. Um estudo de caso foi realizado em Natal-RN, Brasil, com dois participantes, utilizando o dispositivo Freematics One+. Os resultados preliminares mostraram-se promissores na classificação do comportamento do motorista, capturando nuances significativas ao longo do trajeto. Conclui-se que o estudo tem potencial para contribuir na classificação do perfil de condução de motoristas, promovendo segurança e eficiência no trânsito.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - IGNACIO SANCHEZ GENDRIZ - UFRN
Externa à Instituição - MARIANNE BATISTA DINIZ DA SILVA - UFAL