Análise de Perfil de Motoristas: Uma Investigação com Diferentes Sensores e Técnicas de Aprendizado de Máquina
análise de perfil de motoristas; aprendizado de máquina; máquinas de comitê; sensores de smartphone; smartphone Android.
O comportamento do motorista afeta a segurança do tráfego, o consumo de combustível/energia e as emissões de gases dos veículos. A Análise de Perfil de Motorista (APM) tenta entender e influenciar positivamente o comportamento do motorista. Geralmente, a APM envolve a coleta automatizada de dados de condução e a aplicação de modelos de computador para gerar uma classificação que caracterize o perfil de agressividade do motorista. Diferentes sensores e métodos de classificação têm sido empregados nesta tarefa, no entanto, soluções de baixo custo e alto desempenho ainda são alvos de pesquisa. Esta dissertação apresenta duas principais contribuições. A primeira é uma investigação com diferentes sensores de smartphones Android e algoritmos de classificação, a fim de avaliar quais combinações de sensor e método permitem a classificação de eventos agressivos de condução com maior desempenho. A segunda contribuição é uma proposta de máquina de comitê composta de um subconjunto dos modelos de aprendizado de máquina investigados. Os resultados mostram que (i) combinações específicas de sensores e métodos inteligentes permitem melhorar o desempenho da classificação; e (ii) a máquina de comitê proposta tem desempenhos de classificação e de tempo superior aos melhores modelos convencionais avaliados, tornando possível seu uso em tempo real em um smartphone.