Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Definição de Perfis de Motoristas baseados em Dados Automotivos
Técnicas de Aprendizado de Máquina, Perfil de motoristas, Sensores automotivos.
A violência no trânsito tem vitimado muitos brasileiros, e acima de tudo, tem causado grandes prejuízo. A grande maioria dos acidentes de trânsito é causada por imprudência dos condutores (90%). Além da imprudência, defeitos nos automóveis (5%) e má condição das rodovias (5%) também contribuem para que vidas e recursos financeiros sejam perdidos anos após anos. Uma das alternativas para amenizar esses problemas é entender como se comportam os condutores de automóveis quando estão ao volante. Recentemente, pesquisadores têm concentrado esforços para poder armazenar e analisar dados de condutores e automóveis visando a obtenção ou possível indicação de diferentes perfis de condutores. Dessa forma, o principal objetivo deste trabalho é utilizar técnicas de Aprendizado de Máquina sobre dados de veículos obtidos via OBD-II (On Board Diagnostics II) para identificar possíveis perfis entre os condutores de automóveis.