Author:
Macedo Gustavo V. I. de,Rocha Filho Geraldo P.,Santos João K. M. dos,Neves Arthur R.,Almeida Murilo G.,Falqueiro Mariana C.,Meneguette Rodolfo I.,Serrano André L. M.,Mendonça Fábio L. L. de,Gonçalves Vinícius P.
Abstract
Predição de Trajetória de Sensor Externo (TSE) veicular se tornou uma necessidade real ao juntar a capacidade de OCR das câmeras modernas de vigilância com os alertas de roubos de veículos [Neto et al. 2021]. Neste trabalho, utilizando as técnicas de deep learning LSTM, Transformer e uma nova arquitetura proposta de Transformer e LSTM Entrelaçados (TLE), propõe-se utilizar os dados de vias das ruas para aprimorar a predição de próximo sensor externo. Os resultados dos modelos surpreendem ao atingir MSE de 5, 9 × 10−6 em alguns casos. Nesse contexto, observa-se que os dados de vias das ruas são informações úteis na maioria dos casos.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação - SBC