A segurança viária e o fator humano : verificação da presença de álcool-direção no sistema de transporte rodoviário do RGS

Esta dissertação examina a situação geral dos Acidentes Viários, no contexto do transporte rodoviário, cujas evidências apontam o Fator Humano como o maior responsável por tais eventos. Entende-se que um maior conhecimento sobre ele possibilitará melhorar a segurança do tráfego e da produção transporte. O estudo pretende destacar a importância das análises relacionadas com a atividade transporte rodoviário, as variações da demanda do sistema de circulação e a tarefa do motorista, sob a ótica da ergonomia. Objetiva ele, também, mostrar importância desses estudos para melhor avaliar as interações dos fatores homemmáquina- ambiente viário e para o desenvolvimento de novas tecnologias e produtos de segurança viária. A revisão bibliográfica dos capítulos iniciais revelam o estado da arte e a importância da segurança de trânsito, em nível internacional. Também revelaram que todas nações sofrem do mesmo mal em suas redes viárias, que varia de acordo com a realidade de cada um. Embora o acidente de trânsito seja um fenômeno comum às nações, aqui eles atingiram a dimensão de flagelo social, em razão da sua severidade; e de calamidade econômica, face a elevação dos custos de produção na atividade do transporte rodoviário. São analisadas as características do fator humano, fundamentais na tarefa de condução, e o respectivo nexo causal das falhas com a gênese do acidente, num sistema multifatorial e interativo. O trabalho fundamenta-se em extensa revisão bibliográfica. O estudo de caso, desenvolvido a partir da revisão dos dados de uma pesquisa anterior, comprova a hipótese que o “álcool-direção”, considerado na literatura como o maior causador de acidentes viários, tem sua presença marcada por elevados índices nas rodovias do RS, contrariando a conclusão da pesquisa anterior. Ao final, também oferece recomendações para o desenvolvimento de ações objetivas para melhorar a segurança viária.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.