Técnicas para Detecção de Anomalias em Padrões de Séries Espaço-Temporais: Uma Revisão Sistemática de Literatura

Justificativa: O uso de técnicas para detecção de anomalias e seus impactos é um dos fatores determinantes para a avaliação das condições de tráfego urbano. Objetivo: Investigar técnicas para detecção de padrões e anomalias em séries espaçotemporais. Método: Uma revisão sistemática foi realizada, a partir dos achados em uma base de dados científica (Scopus). Utilizou-se uma string de busca e, em seguida, a leitura e aplicação dos critérios de inclusão e exclusão para seleção dos estudos primários. Resultados: Trinta e dois artigos foram recuperados, sendo que destes, somente doze foram incluídos nesta revisão (38%). Esses diferentes estudos possuem alguns aspectos em comum. O principal é a necessidade de seleção inicial / preparação dos dados a serem coletados e analisados. Esta é uma etapa primordial para determinação dos padrões e anomalias no tráfego de veículos. Diferentes técnicas para identificação de anomalias foram analisadas, sendo as mais predominantes o cálculo da distância euclidiana e o uso de uma arquitetura orientada a serviços e a eventos. Essas técnicas demonstraram ser eficientes no fornecimento de fluxos de tráfego que causam anomalias. Conclusão: O uso dessas técnicas é essencial para a coleta de informações necessárias para o processo de tomada de decisão, em busca da melhoria da qualidade e mobilidade urbana

Incident Detection by Spatiotemporal Analysis of GPS Data

We present a system to detect incidents causing traffic congestion in the road network by analyzing real-time GPS data. These data are collected from tracking devices installed in the vehicles or from drivers' smartphones. After positioning the GPS coordinates on the road map, the system assigns a traffic state to each road segment based on the velocities of vehicles, and generates alerts for incident based on a spatiotemporal analysis of these states. The system is validated by using GPS data simulated in typical traffic conditions in the city of Pisa, Italy. The results show an incident detection rate of 91.6% and an average detection time shorter than 7 minutes