O documento discute o uso de big data em aplicações de trânsito no Brasil, notando o crescimento da frota de veículos, a média de habitantes por veículo, e como dados de veículos rastreados podem fornecer informações em tempo real sobre condições de tráfego e estimativas de velocidade. Aplicações incluem o mapeamento de padrões de tráfego e fluxos origem-destino.

1. 1www.maplink.com.br
BIG DATA EM APLICAÇÕES
DE TRANSITO
1

2. FONTE: G1 (de acordo com levantamento do Denatran e dados do censo do IBGE 2010) | acesse o link
O trânsito no Brasil
CRESCIMENTO DA FROTA
7 MILHÕESde licenciamentos em 2 anos
MÉDIA NACIONAL
2,94
habitantes
por veículo
nos últimos
10 anos
+ 119%

3. 3

4. condições das rodovias em cada
trecho do percurso com informações
de velocidade média e tempo de trajeto
4
Informações em
corredores e rodovias

5. Captura de dados

6. como é tradicionalmente feito

8. BRASIL
snapshot veículos rastreados, 14 nov 2012, 15:00

9. SÃO PAULO
snapshot veículos rastreados, 14 nov 2012, 15:00

10. Trânsito em tempo real

11. SOBRE O ROTEIRIZADOR
o que recebemos
<Route><Category>1</Category><DateTime>2013-02-01T15:32:27</
DateTime><Position xmlns:a="http://schemas.datacontract.org/
2004/07/SwissKnife.Spatial"><a:Lat>-8.150483</
a:Lat><a:Lng>-35.420284</a:Lng></Position>

12. ESTIMAÇÃO ONLINE DE VELOCIDADES
Disposi&vos
móveis
veículos
posições
balanceador
de
cargas
posições
cálculo
de
rotas
rotas
es&mação
de
velocidades
velocidade
servidores
de
trânsito
mapas
índices
tempo
Centro
de
cálculo
MapLink
na
nuvem

13. SOBRE O ROTEIRIZADOR
transformando posições em velocidades

14. SOBRE O ROTEIRIZADOR
segmentando os dados
• Carros, motos, caminhões
– Como diferenciar?

15. SOBRE O ROTEIRIZADOR
diferentes usos entre categorias
• Velocidade moto => velocidade carro

16. SOBRE O ROTEIRIZADOR
e a velocidade da via?

17. SOBRE O ROTEIRIZADOR
como armanezar e disponibilizar?
• 80-100 milhões de pontos por dia
• Armazenar todos pós-processamentos
• Diferentes tipos de armazanamento para diferentes tipos de uso

18. Estudos de Big Data

19. o padrão de transito - marginal pinheiros

20. SOBRE O OTEIRIZADOR
o padrão de transito - marginal pinheiros

22. Dados
Saída
Master Node
Worker
Worker
Worker

23. origem-destino – trecho castelo branco

24. Pontos de Entrada
Pontos de Saída
origem-destino – trecho castelo branco

26. OBRIGADO!
26