Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/31004
Type: Dissertação
Title: Análise da densidade do fluxo de veículos no centro de Belo Horizonte, Minas Gerais
Authors: Gabriel Luís Nogueira de Oliveira
First Advisor: Ricardo Alexandrino Garcia
First Co-advisor: Carlos Fernando Ferreira Lobo
First Referee: Marco Antônio Nunes
Second Referee: Diego Rodrigues Macedo
Abstract: Belo Horizonte é a capital brasileira com a maior quantidade de veículos por habitante. Um dos maiores descontentamentos de seus transeuntes é o trânsito intenso que enfrentam diariamente. Tendo em vista esse problema e todos os seus fatores acarretadores, como a popularização do veículo automotor, a urbanização desordenada, a capacidade de atendimento à demanda de fluxo, entre outros, é necessário empreender esforços para melhor compreender o fenômeno do trânsito nas cidades brasileiras. O objetivo deste trabalho é propor uma alternativa para coleta de dados sobre o trânsito do centro da capital mineira de forma automatizada, além de analisar o conjunto de dados. O modelo de coleta funciona através de um bot capaz de realizar qualquer tarefa computacional, mas que foi programado para tirar e salvar screenshots da camada de trânsito disponibilizada pelo Google Maps. Foram obtidas 8050 imagens, durante um mês ininterrupto, de onde se extraiu os dados qualitativos necessários acerca do trânsito no centro da cidade. A análise foi dividida em duas partes: uma de sumarização/análise descritiva de recortes, e uma com modelo de regressão simples, para um período específico de tempo. Os resultados da sumarização confirmam a situação de trânsito percebida pelos habitantes, porém pontua com mais precisão algumas informações cruciais para compreensão do fenômeno, como o horário de ascensão e declínio dos intervalo de picos. O modelo de regressão, por sua vez, apresentou um ajuste satisfatório e um indicador de ascensão da intensidade do fluxo de trânsito para o período da tarde em dias úteis.
Abstract: Belo Horizonte is the brazilian capital with largest number of vehicles per inhabitant. One the biggest discontent of its passersby is the intense traffic they face daily. In view of that problem and every its causer factors, like automotive vehicles popularization, disordered urbanization, demand attendance capacity, among others, it’s necessary to engage efforts to better understand the phenomenon of traffic in Brazilian cities. The objective of this work is to propose an alternative to collect data about the traffic of Minas Gerais’ capital downtown in an automated way, besides analyzing the dataset. The gathering model works through a bot capable of performing any computational task, but it has been programmed to take and save screenshots of the traffic layer available on Google Maps. A total of 8050 images were obtained during an uninterrupted month, from which qualitative data about the traffic in the downtown were extracted. The analysis was divided into two parts: a summary /descriptive analysis of cutouts, and one with a simple regression model, for a specific period of time. The result of the summarization confirm the traffic situation perceived by the inhabitants, but more accurately it points some crucial information for understanding the phenomenon, such as the time of rise and decline of the range of peaks. The regression model, in its turn, presented a satisfactory adjustment and an indicator of the rise of traffic flow intensity for the afternoon period on business days.
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: IGC - INSTITUTO DE GEOCIENCIAS
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Análise e Modelagem de Sistemas Ambientais
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/31004
Issue Date: 22-May-2019
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
dissertacao_gabriel_oliveira.pdfAberto1.96 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.