CityTracks-RT: Uma aplicação para detecção do modo de transporte em tempo real nos centros urbanos

Sistemas para deteccao do modo de transporte sao cada vez mais necessarios para aplicacoes sensiveis ao contexto em sistemas de transporte inteligente. No entanto, poucas aplicacoes permitem esta deteccao em tempo real atraves do uso de smartphones. Neste trabalho, apresentamos uma proposta de aplicacao para inferencia do modo de transporte em tempo real com base em traces de GPS, utilizando uma tecnica de mineracao de dados atraves da qual esses traces sao pre-processados, agrupados em segmentos de movimento e classificados por meio de algoritmos de aprendizado de maquina supervisionado. Foi implementado um prototipo da aplicacao na plataforma Android, usada em smartphones, para coleta do movimento e deteccao do modo de transporte do usuario utilizando a API do WEKA em Java. Por fim, para avaliacao do desempenho da aplicacao em um ambiente real foram realizados testes de campo com voluntarios da regiao metropolitana do Rio de Janeiro, atraves dos quais, 1338 inferencias de modos de transporte foram obtidas por quatro tecnicas de aprendizado de maquina e os resultados foram avaliados e comparados atraves dos indicadores da matriz de confusao. Assim, atraves da avaliacao de desempenho realizada foi possivel verificar que a aplicacao proposta e util para a deteccao do modo de transporte em tempo real nos centros urbanos.