PTR5917_3quadr21_Aula_5_IPTS_ITMS_v_21_10_14_r_13h50min

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CIDADES INTELIGENTES -
SISTEMAS INTELIGENTES DE 
TRANSPORTE
0313562
PTR 2580 / PTR3514 / PTR3531
3quadr21 PTR5917
PTV: Referências
 https://company.ptvgr
oup.com/en/about/ac
ademia/research-
papers
 Research 
Paper Archive
 PTV Vissim
 PTV Visum
 PTV Viswalk
 PTV Vistro
URL Artigos
Objetivos
❑ ITS visa endereçar respostas nas seguintes áreas de aplicações:
 Multimodalidade de viagem: informações ao usuário
 Operações na “rede de transportes”
◼ Gerenciamento de Tráfego
◼ Gerenciamento do Transporte Público de Rota Fixa (TPC)
 Operação de Veículos
◼ Outras frotas, exceto o TPC de “rota fixa”
◼ Mobilidade e conectividade da carga
 Atividades de coordenação e resposta relacionadas à
emergências e desastres
 Estratégias de tarifação variável para (cargas) e viagens 
pessoais
Macro-Programação
Parte 1 Introdução
Planejamento da Disciplina. Pacotes de 
Serviços (e Funções) ITS. 
Arcabouço Conceitual e Metodológico -
Arquiteturas ITS. 
Parte 2
Operação e 
Gerenciamento 
do Transporte 
Público 
[IPTS]
Cenário Urbano: 
Operação do Transporte Público (TP) de “Rota 
Fixa”. BRTs (Bus Rapid Transit). Gestão de Frotas e 
dos Serviços Prestados. Prevenção e Segurança. 
Coordenação Multimodos. Informações ao Usuário de 
Transporte. Transporte sob Demanda. Intervenções 
Operacionais. Influência da chuva na operação dos 
ônibus.
MICROMODELOS DE SIMULAÇÃO: Veículos e 
Pedestres
Parte 3
Operação e 
Gerenciamento 
de Tráfego 
[IHS / ITMS]
Cenário Urbano - Gerenciamento de Incidentes. 
Controle do Fluxo e da Demanda. Fiscalização do 
cumprimento de regrtas do trânsito. Otimização Semafórica. 
Previsão de Tráfego de Curto Prazo.
Cenário Interurbano - Supervisão Aplicada as 
Rodovias. Fiscalização do cumprimento de regras de 
trânsito. Serviços de Apoio aos Usuários (SAU).
Estimação de Matriz O/D. 
MACROMODELOS DE SIMULAÇÃO
IPTS / APTS
Ger. de Transporte Público Coletivo 
(de Passageiros) 
IPTS (APTS): Intelligent (Advanced) 
Public Transportation Services
PTR3514: ITS4BRT
Arquitetura de referência de ITS
1. Informações ao viajante
5. Transporte público
9. Monitoramento das 
condições climáticas e 
ambientais
2. Operações e 
gerenciamento de tráfego
6. Emergência
10. Gerenciamento e 
coordenação de resposta a 
desastres
3. Veículo
7. Pagamento eletrônico 
relacionado ao transporte
11. Segurança nacional
4. Transporte de cargas
8. Segurança pessoal 
relacionada ao transporte 
rodoviário
12. Gerenciamento dos 
dados de ITS
14813 -1: Arquitetura(s) de modelo de referência 
para o setor de ITS
Arquitetura de referência de ITS
5. Transporte Público
5.1 Gerenciamento de transporte público 5.2 Transporte compartilhado e responsivo de demanda
14813 -1: Arquitetura(s) de modelo de referência 
para o setor de ITS
Planning, Programming and
Management
 Management (Supervision, Inspection and Operational Control)
◼Examples of onboard equipment on a bus
Leitura Recomendada 
 ANTP – Associação Nacional de Transportes 
Públicos. Sistemas Inteligentes de Transportes. 
Série Cadernos Técnicos – Volume 8. São Paulo. 
Maio de 2012.
 Artigo 6: Estudo Preliminar de Funções ITS aplicadas 
na Operação de Sistemas BRT (ITS4BRT)
 Revista dos Transportes Públicos (ANTP), nº 130, págs 39 à 53 
(ano 34, 1º quadrimestre de 2012)
 http://issuu.com/efzy/docs/rtp2012-130-
00/1?mode=embed&layout=http://portal1.antp.net/issuu/whiteMenu/layout.xml
http://issuu.com/efzy/docs/rtp2012-130-00/1?mode=embed&layout=http://portal1.antp.net/issuu/whiteMenu/layout.xml
Intervenções operacionais visando a 
regularidade e a eficiência de sistemas 
de ônibus urbanos: resenha de estudos 
acadêmicos e simulação de aplicações 
com dados reais
https://doi.org/10.11606/D.3.2019.tde
-17072019-081914
ARNALDO Luís Santos Pereira2019
https://doi.org/10.11606/D.3.2019.tde-17072019-081914
Lab ITS 05
 O Vissim possui diversos parâmetros para avaliar o desempenho de uma rede de simulação. Um desses 
parâmetros, também amplamente utilizado por órgãos que controlam o tráfego, é o atraso, ou retardamento, dos 
veículos num trecho. Eles são medidos junto aos tempos médios de viagem, através de cálculos feitos pelo 
microssimulador.
 Neste roteiro de laboratório utilizou-se novamente o trecho da Radial Leste, o mesmo dos outros dois laboratórios 
detalhados anteriormente, agora já calibrado. Com ele, aprende-se a verificar dois diferentes parâmetros de 
“output”: a) atraso médio de veículos (Vehicle Delay), obtido subtraindo o tempo de viagem ideal dos veículos do 
tempo de viagem real; b) atraso parado (Stopped Delay), tempo que o veículo está parado, devido à saturação 
ou em semáforos, excluindo-se o tempo em Pontos de Ônibus para os ônibus.
 O cenário 0 é a situação atual e o cenário 1 é com o corredor de ônibus BRT irá ficar – quando construído. A 
operação dos ônibus nesse corredor foi mantida a mesma da situação atual, com a diferença da velocidade 
desenvolvida pelos ônibus, que por se tratar de um corredor separado fisicamente, foi alterada para 70 km/h. O 
cenário 2 é o implementado com o corredor de ônibus BRT e a dinâmica de skip-stop, em que os ônibus não 
param em todos os pontos do trecho. Com essa mudança de operação não se aumenta muito o tempo de espera 
dos passageiros, pois há oferta suficiente de ônibus, e é possível assim na situação real, aumentar a capacidade 
do corredor e reduzir o tempo de espera dos passageiros. O cenário 3, por fim, é a implementação da situação 
atual com o skip-stop. Assim, com todos os dados, é possível verificar a comparação entre os diferentes cenários 
estudados e implementar o que for mais viável e otimizado.
Contribuição metodológica 
para aplicação de prioridade 
semafórica condicional em 
corredores de ônibus
LUCIANO Peron 2015
Lab ITS 04
 É o roteiro de laboratório de criação de sistemas semafóricos 
atuados, ou seja, semáforos que variam o ciclo de acordo com 
a demanda. 
 São simulados dois tipos de prioridade, a condicional e a 
incondicional. 
 São utilizados os módulos Vissig e VisVAP, ambos do Vissim.
 É mostrado como inserir e configurar elementos como 
Detectors, implementar a priorização no programa VisVAP e 
inserir esse arquivo no Vissim. 
 São usados elementos já estudados em outros laboratórios, 
como criação de semáforos.
Intervenções operacionais na frota e na 
infraestrutura dos ônibus [2021]
- IBL - Intermittent Bus Lane
- TSP - Transit Signal Priority
- PTV-VISSIM / EPICS
- EPICS - Entire Priority Intersection Control System
ARNALDO Luís Santos Pereira e 
PEDRO B. Chiovetti
2021
VLT
BRT
Metro
Ônibus
Nível de 
Investimento
(ex.: Custo de Capital, 
Custo Operacional)
Nível de Serviço / Desempenho
(ex.: Capacidade, Velocidade de Operação, Tempo de Viagem, …)
Região de 
Viabilidade
Monotrilho
Custo x Desempenho
Intervenções Operacionais
Bus Corridor Santo Amaro –
Nove de Julho
Interseções com controladores semafóricos na 
Av. Nove de Julho e seus fluxos
Intervenções Operacionais na Frota 
Selected segment
TRECHO SELECIONADO
1 2 3 5 6 7 8 9 104
n n n n n n n n n
mv
Linha n – Serviço regular Linha mv – Meia-viagem
DEMANDA
DEMANDA
OBJETIVO 
▪ DIMINUIÇÃO DE TEMPOS DE ESPERA E DE VIAGEM
AÇÃO
▪ NO SENTIDO DE MENOR DEMANDA, ALTERNÂNCIA ENTRE PARTIDAS COM SERVIÇO NORMAL E PARTIDAS SEM SERVIÇO
RESULTADO
▪ MENORES TEMPOS DE PERCURSO / MAIOR FROTA DISPONÍVEL / MAIOR OFERTA
“MEIAS VIAGENS” – Concepts
Meia Viagem (Deadheading)
Intervenções Operacionais na Frota 
Revisão Bibliográfica
OBSERVAÇÕES
(1) 4 diferentes métodos de cálculo, cada um simulado em 10 dias diferentes.
(2) Variação de modelagem no mesmo Corredor estudado por Leiva et al (2010)
AUTOR(ES) OBJETO ESTAÇÕES DADOS
VARIÁVEL 
CONTROLE
RESULTADOS
(% Reduções)
Furth (1985)
Linha 14 Trolebus
San Francisco, USA
N/I Reais Frota (ônibus) 6,9% a 10,3%
Eberlein (1995) Metrô Boston, USA 52 ReaisCusto Gen. 
(pax.min)
 1,2% a 20,7%
(1)
Leiva et al (2010)
Corredor
Santiago - CHI
19
Demandas 
Plano
Custo Gen. 
(pax.min)
8,7%
Larrain, Giesen e Muñoz (2010)
Corredor
(2)
Santiago - CHI
19
Demandas 
Plano
Custo Gen. 
(pax.min)
0,0% to 6,0%
“MEIAS VIAGENS” – Studies
Meias Viagens (“deadheading”) –
Súmula Resultados por estudo
OBSERVAÇÕES:
(1) 4 diferentes métodos de cálculo, cada um simulado em 10 dias diferentes
(2) Variação de modelagem na mesma rede de Leiva et al (2010)
Limitação de Paradas (Skip-stop)
Limitação de Paradas (“skip-stop”) –
Súmula Resultados por estudo
OBSERVAÇÕES:
(1) 4 diferentes métodos de cálculo, cada um simulado em 10 dias diferentes
(2) Simulação somente com Skip-Stop
(3) Simulação combinada Skip-stop e Holding
(4) Variação de modelagem na mesma rede de Leiva et al (2010)
(5) Redução referente ao tempo total de viagem por ônibus. O estudo também simulou tempos
totais por automóveis.
Intervenções Operacionais na Frota: 
Método
 A partir de dados provenientes do operador de transporte público e da 
companhia de engenharia de tráfego, ambos da Cidade de São Paulo, por 
modelagem e simulação computacional de dois trechos distintos do 
Corredor de ônibus Santo Amaro - Nove de Julho, puderam ser simuladas 
a aplicação de:
 intervenções de meia viagem e skip-stop na frota de uma linha de ônibus (Linha 6913-
10) e 
 intervenções na infraestrutura, utilizando as tecnologias IBL e TSP. 
 Os resultados mais significativos foram alcançados - no caso das 
intervenções na via - quando utilizadas as tecnologias IBL e TSP 
conjuntamente com as intervenções na frota da Linha 6913-10. 
 A implementação do TSP no VISSIM se deu pela utilização do módulo 
EPICS para veículos públicos ou particulares, com resultados mais 
significativos para este último grupo. 
Intervenções Operacionais na Frota: 
Implementação da Simulação
Intervenções Operacionais na Frota: 
Implementação da Simulação
Skip-stop: Programação das simulações
Deadheading: Programação das simulações
Intervenções Operacionais na Frota: 
Resultados
 Com a aplicação das intervenções de meia viagem e skip-stop na frota da Linha 
6913-10 os resultados mais significativos de redução de tempo de viagem foram 
de 12,9% e 4,7%, respectivamente. 
 Conforme esperado, a aplicação do skip-stop obteve resultados mais modestos nas reduções 
do tempo de viagem quando comparados à aplicação da meia-viagem.
 Quando essas intervenções são aplicadas conjuntamente com a intervenção na 
infraestrutura, utilizando a tecnologia IBL, para a mesma frota da Linha 6913-10, o 
resultado é de 14,9%. 
 Acrescendo a estas intervenções a tecnologia TSP, utilizando o módulo EPICS, foi 
possível estender o resultado - para a mesma frota de ônibus - até 20,9%. 
 Neste cenário onde os ônibus desta frota atingem o valor anterior, os veículos particulares, 
que também se beneficiam do TSP, tem uma redução de 23,5% no tempo de viagem, mas com 
aumento no atraso relativo de 14% para os veículos na Av Brasil.
Skip-stop: Tempos de Percurso obtidos na simulação 
da Limitação de Paradas
Deadheading: Tempos de Percurso obtidos na 
simulação da Meia Viagem
Intervenções Operacionais na Frota: 
Conclusões
 Os resultados 
obtidos com a 
aplicação de 
intervenções 
operacionais 
variaram em 
função da 
intensidade da 
intervenção. 
 Os resultados 
situaram-se 
dentro dos 
limites 
alcançados em 
outros estudos 
tratando do 
tema.
 Em relação à intervenção Skip-stop - foi previsível que essa 
seria de menor intensidade quando comparada com a meia-
viagem. 
 Na literatura são citadas reduções entre 1% até 8,7% (Tabela 
2), com a aplicação dessa intervenção, não conjugando ela 
com outras intervenções, pois aí os valores alcançados podem 
ser maiores. 
 E, vale citar que a variável de controle, nos casos analisados, é o custo 
generalizado e não somente o tempo de viagem. 
 Como o tempo de viagem é parte significativa do custo generalizado, o 
resultado “que obtivemos nessa pesquisa” - entre 2,9% e 4,7% (Tabela 9) -
mostra que os valores simulados são comparáveis com os citados na 
literatura.
 Quanto à intervenção Meia viagem - semelhante análise pode 
ser feita com esta, pois na literatura são citados valores entre 
1,2% e 10,3% (Tabela 3), portanto comparáveis com o 
intervalo encontrado nas simulações “que obtivemos nessa 
pesquisa”, entre 8,5% e 12,9% (Tabela 10).
Intervenções Operacionais na 
Frota: Conclusões
 A análise dos resultados mostram 
que as Meias Viagens apresentam 
resultados positivos, ao mesmo 
tempo em que reúne condições de 
aplicabilidade nas cidades 
brasileiras, pelo fato que os 
operadores já aplicam essa 
intervenção. 
 Contudo, para que isto 
aconteça, é desejável que os 
sistemas de ônibus estejam 
devidamente supridos com 
ferramental de ITS e capacitação 
técnica para a gestão da 
operação que inclui, entre 
outras habilidades, o domínio e 
uso intensivo do citado 
ferramental e uma sólida 
retaguarda operacional para o 
desenvolvimento constante de 
métodos para enfrentar as 
contingências operacionais. 
Intervenções Operacionais na 
Infraestrutura 
Intervenções Operacionais na 
Infraestrutura: Método
 A partir de dados provenientes do operador de transporte público e da 
companhia de engenharia de tráfego, ambos da Cidade de São Paulo, por 
modelagem e simulação computacional de dois trechos distintos do 
Corredor de ônibus Santo Amaro - Nove de Julho, puderam ser simuladas 
a aplicação de:
 intervenções de meia viagem e skip-stop na frota de uma linha de ônibus (Linha 6913-
10) e 
 intervenções na infraestrutura, utilizando as tecnologias IBL e TSP. 
 Os resultados mais significativos foram alcançados - no caso das 
intervenções na via - quando utilizadas as tecnologias IBL e TSP 
conjuntamente com as intervenções na frota da Linha 6913-10. 
 A implementação do TSP no VISSIM se deu pela utilização do módulo 
EPICS para veículos públicos ou particulares, com resultados mais 
significativos para este último grupo. 
Bus Corridor Santo Amaro –
Nove de Julho
Aplicação das Faixas Intermitentes (IBL)
Programação das simulações das Faixas Intermitentes 
(IBL) aplicadas conjuntamente com a Limitação de 
Paradas (Skip-stop) da linha 6913-10
Programação das simulações das Faixas Intermitentes 
(IBL) aplicadas conjuntamente com a Meia Viagem 
(Deadheading) da linha 6913-10
Programação das simulações das Faixas Intermitentes 
(IBL) aplicadas conjuntamente com a Priorização 
Semafórica (TSP)
Programação das simulações das Faixas Intermitentes (IBL)
aplicadas conjuntamente com a Priorização Semafórica (TSP) e
com a Meia Viagem (Deadheading) da Linha 6913-10
Intervenções Operacionais na 
Infraestrutura: Resultados
 Com a aplicação das intervenções de meia viagem e skip-stop na frota da Linha 
6913-10 os resultados mais significativos de redução de tempo de viagem foram 
de 12,9% e 4,7%, respectivamente. 
 Conforme esperado, a aplicação do skip-stop obteve resultados mais modestos nas reduções 
do tempo de viagem quando comparados à aplicação da meia-viagem.
 Quando essas intervenções são aplicadas conjuntamente com a intervenção na 
infraestrutura, utilizando a tecnologia IBL, para a mesma frota da Linha 6913-10, o 
resultado é de 14,9%. 
 Acrescendo a estas intervenções a tecnologia TSP, utilizando o módulo EPICS, foi 
possível estender o resultado - para a mesma frota de ônibus - até 20,9%. 
 Neste cenário onde os ônibus desta frota atingem o valor anterior, os veículos particulares, 
que também se beneficiam do TSP, tem uma redução de 23,5% no tempo de viagem, mas com 
aumento no atraso relativo de 14% para os veículos na Av Brasil.
Tempos de Percurso obtidos na simulação das Faixas 
Intermitentes (IBL) aplicadas conjuntamente com a Limitação de 
Paradas (Skip-stop) da linha 6913-10
Tempos de Percurso obtidos na simulação das Faixas 
Intermitentes (IBL) aplicadas conjuntamentecom a 
Meia Viagem (Deadheading) da linha 6913-10
Intervenções Operacionais na 
Infraestrutura: Conclusões
 Os resultados com a aplicação de intervenções na infraestrutura tem caráter 
diferenciado entre elas. 
 Para a TSP é possível encontrar na literatura valores significativos quando somente esta é aplicada. 
 Para o IBL somente foi possível mostrar resultados significativos quando aplicada essa intervenção 
conjuntamente com as demais, destacando-se que - “nesta pesquisa” - a IBL foi aplicada somente 
na faixa de ultrapassagem, diferentemente do que é encontrado na literatura, onde a IBL é 
implementada no corredor. 
 Nesta pesquisa o valor encontrado aplicando conjuntamente a IBL e a Meia Viagem, 
para a frota da Linha 6913-10, foi de 14,9% (Tabela 12). E, como somente com a 
aplicação da Meia Viagem - para o mesmo trecho - foi obtido um valor de 4,5%, isso 
nos permite alcançar um valor de 10,4% de contribuição da IBL. Valor este 
comparável com os 15%, citado em Zyryanov e Mironchuk (2012). 
Intervenções Operacionais na 
Infraestrutura: Conclusões
 “Essa pesquisa” mostra que a aplicação conjunta das intervenções IBL, mais o TSP 
(EPICS50) e mais a Meia Viagem possibilita alcançar uma redução de 20,9% (Tabela 
15) no tempo de percurso da frota de ônibus da linha 6913-10. 
 E, neste mesmo cenário, foi alcançada uma redução de 23,5% (Tabela 14) para o 
modo automóveis, devido a aplicação do TSP, e que vem acompanhado de um 
aumento no tempo de espera dos veículos nas transversais. 
 Os ônibus das outras linhas são beneficiados preponderantemente pelo uso da TSP, que responde 
por cerca de 5% da redução do tempo de percurso no trecho (Tabela 13), já que a IBL sozinha não 
garante reduções significativas. 
Conclusões
 O desenvolvimento das intervenções operacionais na frota, em particular, as de 
caráter dinâmico, calculadas e aplicadas durante a operação dos serviços, apontam 
para uma possível tendência no rumo futuro de “programações dinâmicas”, isto é, 
programações alteradas no decorrer da produção dos serviços, como já é uso em 
sistemas metroferroviários. 
 E, quanto às intervenções na infraestrutura, se por um lado os resultados da 
aplicação da TSP já são conhecidos, para a IBL há a necessidade de mais estudos. 
Nessa “pesquisa” a intervenção foi aplicada na faixa de ultrapassagem 
conjuntamente com intervenções na frota e os resultados se mostraram similares aos 
valores alcançados com a aplicação somente de TSP. Dessa forma, se buscamos 
melhorar o potencial de atração dos passageiros para os ônibus, além das 
programações dinâmicas, é importante que sejam considerados para os novos 
projetos de intervenções na infraestrutura. 
Outras Técnicas
Aplicativo móvel para uma operação 
de ônibus comandada pelo viajante:
um projeto de experiência do usuário 
(UX)
CLAUDIO de SENNA Frederico2019
CHAMAR ÔNIBUS
ÔNIBUS NÃO 
PARA
Mobile application for bus operations controlled by passengers: 
A user experience design project (UX)
https://doi.org/10.1016/j.cstp.2020.11.014
Análise de Comportamento de 
Operação de Ônibus Urbanos 
sob o impacto de chuva 
utilizando as Técnicas de 
Árvores de Regressão ChAID e 
Estatística Geográfica 
Erick Sobreiro GONÇALVES2017
MODELAGEM DE DADOS
MODELAGEM DE DADOS
 Processo de construção de um banco de dados 
contendo: 
 dados de rastreamento dos ônibus (GPS)
 dados pluviométricos
 dados de velocidades
◼ obtidas a partir dos dados do GPS/AVL 
MODELAGEM DE DADOS
 Partiu-se de 32 milhões de registros AVL (Automatic
vehicle location), que após as exclusões de dados que 
não atendiam a critérios estabelecidos, resultou em 20 
milhões de registros, que serão utilizados 
subsequentemente para mostrar a variabilidade da 
velocidade em cenários com e sem precipitação de 
chuva
 O universo final resultou, da ordem de:
◼ 17 milhões de registros sem a presença de chuva
◼ 3 milhões de registros com a presença de chuva 
https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_vehicle_location
Modelo de arquivo MO.txt fornecido pela 
São Paulo Transportes
Campos originais arquivo MO.txt
Campo Conteúdo
Data 1 Data/hora do Servidor de recebimento dos dados
Data 2 Data/hora do momento de captura do dado
Código AVL Código único identificador do dispositivo de rastreamento
Latitude Latitude 
Longitude Longitude
Código da linha Código de identificação da linha
Código de referências Código de referência a pontos de interesse
Sentido Sentido ida ou volta
Etapas da modelagem de dados
Dados Primários: Rastreamento dos 
ônibus e Pluviometria 
 Foram processados 32 milhões de pontos de GPS, 
obtidos no mês de março de 2014
 Foram selecionados registros de todos os dias úteis 
da semana
 segundas até sextas-feiras
◼ na faixa de horário entre 7:00 horas e 20:59 horas
 Com esses dias da semana buscou-se caracterizar a maior demanda 
cíclica de transporte
 como com essa faixa de horário buscou-se caracterizar como se dá o 
impacto das precipitações de chuva no período de pico da tarde
◼ quando estas normalmente ocorrem com maior frequência, caracterizando o 
período das chuvas de verão no Brasil.
Histograma (normal): Microviagens por dia
da semana
Dia da semana (segunda=1)
1 2 3 4 5
Cod - dia da semana (segunda=1)
0%
5%
10%
15%
21%
26%
Histograma (normal): Variação horária
diária - microviagens
Dados Primários: Rastreamento dos 
ônibus e Pluviometria 
 Concluída a limpeza e seleção, foram criados 
campos adicionais para simplificar futuros 
processamentos:
 Campo “hora cheia” – derivado do campo data/hora 
do servidor para fins de agrupamento;
 Campo dia da semana – derivado do campo 
data/hora do servidor para fins de agrupamento;
 Campo “contagem” – para fins de processamento 
estatístico.
Dados Primários: Rastreamento dos 
ônibus e Pluviometria 
 Foram selecionados registros cuja frequência de 
leitura se deu em até 5 minutos
 garantindo uma uniformidade temporal na aquisição 
de dados, priorizando distâncias euclidianas curtas
 Dados provenientes de equipamentos com envios 
intermitentes, com interrupção na transmissão, entre 
outras inconsistências, foram descartados
◼ representando em torno de 3% do total dos registros.
Histograma: Duração do intervalo entre leituras
(em minutos) - microviagens
Histograma: Duração do intervalo entre leituras (minutos)
0 1 2 3 4 5
0%
5%
10%
15%
21%
26%
31%
36%
41%
46%
Dados Primários: Rastreamento dos 
ônibus e Pluviometria
 A área de estudo foi circunscrita ao raio de 7 Km, 
no entorno na Estação Meteorológica “Mirante de 
Santana”
 Além de extensa, a região cobre diferentes tipos de 
vias urbanas, incluindo vias centrais, vias de alta 
velocidade - como partes da Avenida Marginal Tietê e 
da Rodovia Presidente Dutra e regiões periféricas. 
Área de estudo
Dados Primários: Rastreamento dos 
ônibus e Pluviometria (Data Fusion)
 Os dados meteorológicos, disponíveis de forma 
consolidada hora a hora, foram incorporados aos 
dados de rastreamento
 considerando todos os dados de rastreamento 
adquiridos em uma mesma hora, 
 para um valor único de chuva (em milímetros) obtido na 
estação meteorológica no mesmo horário.
Diagrama ilustrativo: generalização da 
precipitação horária (Data Fusion)
Determinação das Velocidades
 A análise da operação da frota de ônibus pode ser feita por 
meio da medida dos tempos de viagem, distâncias percorridas 
ou pelas velocidades médias calculadas entre origem e 
destino
 Considerando o grande número de linhas circulantes ao longo 
do dia, em todas as direções, esta pesquisa aborda os dados 
de forma desagregada (Casas, 2003; Lindner et al., 2016; 
Strambi and Van De Bilt, 1998)
 Como os intervalos de marcação do AVL são esparsos no 
tempo e, portanto, nem a medida dos tempos de viagem, nem 
a distância percorrida foram considerados adequados para o 
tratamento dos dados.
Determinaçãodas Velocidades
 Diferentemente do cálculo dos tempos de viagem 
(KAMGA; YAZICI, 2014), nesta pesquisa o intervalo 
de tempo de duração e a distância entre dois pontos 
AVL, foram utilizados para estabelecer um conjunto 
de velocidades médias
 Para o cálculo das velocidades médias foram 
considerados dois pontos de marcação sequenciais, 
gerados a partir de um único AVL, ordenados de 
forma cronológica, ou seja, definidos sequencialmente 
no tempo e no espaço
Produto final pós modelagem de dados
Cálculo de grandezas a partir dos 
dados de telemetria
 A ferramenta “Track Intervals to Features” é parte 
integrante do módulo “Tracking Analyst” do 
software Arcgis. Este recurso calcula grandezas em 
um intervalo entre dois pontos
 Presume-se que a ferramenta explore a equação 
de Haversine (e suas derivações) (SHUMAKER; 
SINNOTT, 1984) a qual fornece a distância entre 
dois pontos na superfície terrestre a partir de suas 
latitudes e longitudes 
Cálculo de grandezas a partir dos 
dados de telemetria
 As opções de parametrização da ferramenta 
permitem que se estabeleçam critérios de 
agrupamento e indexação dos dados a serem 
processados
 Nestas pesquisa definiu-se o código identificador 
do dispositivo embarcado como indexador 
sequencial
 Este código é único e garante que os dados 
gerados por cada veículo sejam processados 
individualmente 
Cálculo de grandezas a partir dos 
dados de telemetria
 O processamento foi estabelecido em sequência 
cronológica contínua, garantindo que o resultado 
final representasse valores desempenhados em 
intervalos recorrentes de leitura, sobre um mesmo 
veículo ao longo da sua operação diária 
Cálculo de grandezas a partir dos 
dados de telemetria
 Esse procedimento gerou quatro novos campos no 
“Geodatabase”: 
 Velocidade média
 Distância euclidiana entre pontos de leitura
 Intervalo de tempo entre leituras
 Sentido de deslocamento
Cálculo de grandezas a partir dos 
dados de telemetria
 Apesar de serem consideradas distâncias euclidianas 
e não a distância efetiva percorrida sobre o mapa, o 
erro médio não é considerável em áreas urbanas, 
como mostrou Selby e Kockelman (2013)
Diagrama explicativo do cálculo de grandezas a partir
de coordenadas geográficas e data/hora: ferramenta
“track intervals to features”
Pontos de GPS contendo 
latitude, longitude, data e hora
Inclusão dos campos distância, 
duração, velocidade e direção
aos atributos.
Conceito de Variabilidade
 Foram obtidos dados de tempo entre as leituras, 
distância euclidiana e velocidade média (VM)
 sendo esta considerada vetor de análise de 
variabilidade das velocidades 
◼ (Akin et al., 2011; Chen et al., 2003; Chung et al., 2005; 
Haynes et al., 2006; Kim and Dongjoo, 2011; Lowry, 2014; 
Quddus, 2013; Selby and Kockelman, 2013; Skabardonis
et al., 2003)
Conceito de Variabilidade
 A percepção de fluidez está fortemente associada 
à variabilidade no tempo gasto para percorrer 
uma determinada distância
 O comportamento do tráfego e da operação da 
frota de ônibus pode ser avaliado a partir da 
variabilidade
 medida relativa a um padrão previamente observado, 
tipicamente mensurada através de medidas estatísticas, 
como média e desvio-padrão entre outros
Conceito de Variabilidade
 A variabilidade é considerada por diversos autores 
como uma boa medida para o nível dos serviços de 
transporte (Chen et al., 2003) e para análises de 
custo benefício nos investimentos em transporte 
regional (Lyman and Bertini, 2008; Taylor, 2009; 
Waara et al., 2015).
Caracterização das velocidades 
médias (VM)
 A análise da distribuição normal das VM entre dois 
pontos de marcação AVL permitiu constatar a 
extensão do fenômeno de embarque e 
desembarque dos ônibus de transporte público de 
São Paulo
 Cerca de 32% dos registros encontravam-se em 
classes de velocidade média (VM) menores ou 
iguais a 2 km/h
Histograma (normal): Velocidades
médias (km/h) - microviagens
Caracterização das velocidades 
médias (VM)
 É possível que, além do embarque e desembarque 
de passageiros, outros fenômenos, como por 
exemplo semáforos ou tráfego intenso, contribuam 
neste contexto
 Segundo a Prefeitura de São Paulo, em cerca de 
50% do tempo os ônibus se encontram em 
movimento, estando - no restante do tempo e de 
forma equivalente – retidos no trânsito (em 
semáforos) ou em pontos de parada. (PERON, 
2015)
Caracterização das velocidades 
médias (VM)
 Considera-se que as características operacionais 
dos ônibus de transporte urbano, como as 
encontradas em São Paulo, e provavelmente 
análogas às grandes metrópoles ao redor do 
mundo, são um obstáculo à análise da 
variabilidade, seja das velocidades e dos tempos 
de viagem entre outros 
 Considerando tais fatos, foram excluídos registros 
com velocidades abaixo de 2 km/h
Caracterização das velocidades 
médias (VM)
 O objetivo dessa exclusão é garantir que a análise 
da variabilidade das VM se atenha aos eventos 
relacionados aos ônibus em pleno movimento. 
 E essa exclusão resultou numa distribuição mais 
uniforme das VM entre 2 e 20 km/h
 Com a aplicação desse filtro o conjunto final de 
dados analisados contabilizou 20 milhões de 
registros, distribuídos uniformemente durante os 
dias úteis das semanas do mês de março de 2014
Histograma (normal): Microviagens com 
velocidades médias a partir de 2 km/h
Histogram of Velocidade (km/h)
Normal - Localização:17,31 e escala 12,64
2 7 12 17 22 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 75 80 85 90 95 100
Velocidade (km/h)
0%
3%
5%
8%
10%
13%
15%
18%
21%
23%
O
bs
er
va
çõ
es
Médias das velocidades (km/h) das 
microviagens por dia de semana e hora do 
dia
Médias das velocidades das microviagens: chuva
x seco x curva de precipitação
Desvios padrão das velocidades das 
microviagens: chuva x seco x curva de 
precipitação
APLICAÇÃO DA METODOLOGIA E 
RESULTADOS
VM dos ônibus urbanos frente à ausência de 
precipitação de chuva (0 mm de chuva / hora)
Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday
Global 
Average
Time to time 
variability
7:00 AM 17,71 18,00 18,17 17,34 17,69 17,78 
8:00 AM 17,81 18,24 18,30 17,61 17,51 17,89 1%
9:00 AM 18,19 18,38 17,88 17,85 17,65 17,99 1%
10:00 AM 18,27 18,32 18,14 17,91 17,56 18,04 0%
11:00 AM 18,00 17,92 17,45 17,35 17,27 17,60 -2%
12:00 AM 17,47 17,47 17,21 16,91 16,94 17,20 -2%
1:00 PM 17,54 17,48 17,07 16,96 16,97 17,20 0%
2:00 PM 17,66 17,88 17,08 17,07 17,18 17,37 1%
3:00 PM 17,53 17,61 16,96 17,02 16,77 17,18 -1%
4:00 PM 17,40 17,48 16,70 16,54 15,77 16,78 -2%
5:00 PM 16,66 17,33 16,69 16,09 15,34 16,42 -2%
6:00 PM 15,93 16,26 15,38 15,40 14,81 15,56 -6%
7:00 PM 17,62 17,70 16,62 17,08 16,06 17,01 9%
8:00 PM 19,63 19,35 19,03 18,89 17,77 18,94 10%Average 17,67 17,82 17,33 17,14 16,81 17,35 
Superfícies e histogramas das VM dos ônibus urbanos frente à ausência de 
precipitação de chuva (0 mm de chuva / hora), para os dias de quartas, quintas e 
sextas-feiras, no horário de pico (4:00 – 6:00 PM)
Superfície e histograma dos DP das velocidades dos ônibus urbanos frente à 
ausência de precipitação de chuva (0 mm de chuva / hora), para os dias de 
quartas, quintas e sextas-feiras, no horário de pico (4:00 – 6:00 PM)
VM dos ônibus urbanos frente à precipitação de 
chuva (> 0 mm de chuva / hora) [1]
Rainfall Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Average
0 17,67 17,83 17,40 17,14 16,81 17,37 
0,2 16,51 19,29 17,90 
0,4 18,15 14,49 16,32 
0,6 15,99 17,80 16,90 
0,8 16,11 16,55 15,39 16,02 
>0,8 15,65 15,65 
1 17,53 17,53 
1,1 16,64 16,64 
2,6 17,11 17,11 
4,2 17,29 13,80 15,55 
>4,2 14,84 14,84 
5,6 14,85 14,85 
6,4 14,95 14,95 
15,4 13,99 13,99 
>15,4 12,94 12,94 
Average 17,67 16,42 17,35 16,96 15,00 15,91 
VM dos ônibus urbanos frente à precipitação de 
chuva (> 0 mm de chuva / hora) [2]
 -
 2,00
 4,00
 6,00
 8,00
 10,00
 12,00
 14,00
 16,00
 18,00
 20,00
Average speed x rainfall 
0 0,2 0,4 0,6 0,8 >0,8 1 1,1 2,6 4,2 >4,2 5,6 6,4 15,4 >15,4
A
v
e
ra
g
e
 s
p
e
e
d
Trend line
Árvores ChAID, superfícies e histogramas das VM dos ônibus urbanos frente à 
ausência e com precipitação de chuva, para os dias de quartas, quintas e sextas-
feiras, no horário de pico (4:00 – 6:00 PM)
Superfície e histograma dos DP das velocidades dos ônibus urbanos frente à 
ausência e com a presença de precipitação de chuva para os dias de quartas, 
quintas e sextas-feiras, no horário de pico (4:00 – 6:00 PM)
Identificação das linhas de ônibus urbanos e trechos 
específicos sob o impacto do clima na variabilidade das 
velocidades
CIDADES INTELIGENTES -
SISTEMAS INTELIGENTES DE 
TRANSPORTE
0313562
PTR 2580 / PTR3514 / PTR3531
3quadr21 PTR5917
Objetivos
❑ ITS visa endereçar respostas nas seguintes áreas de aplicações:
 Multimodalidade de viagem: informações ao usuário
 Operações na “rede de transportes”
◼ Gerenciamento de Tráfego
◼ Gerenciamento do Transporte Público de Rota Fixa (TPC) 
 Operação de Veículos 
◼ Outras frotas, exceto o TPC de “rota fixa”
◼ Mobilidade e conectividade da carga
 Atividades de coordenação e resposta relacionadas à
emergências e desastres
 Estratégias de tarifação variável para (cargas) e viagens 
pessoais
WILLIAMS, Bob. Intelligent Transport 
Systems Standards. Artech House, 2008
Macro-Programação
Parte 1 Introdução
Planejamento da Disciplina. Pacotes de 
Serviços (e Funções) ITS. 
Arcabouço Conceitual e Metodológico -
Arquiteturas ITS. 
Parte 2
Operação e 
Gerenciamento 
do Transporte 
Público 
[IPTS]
Cenário Urbano: 
Operação do Transporte Público (TP) de “Rota 
Fixa”. BRTs (Bus Rapid Transit). Gestão de Frotas e 
dos Serviços Prestados. Prevenção e Segurança. 
Coordenação Multimodos. Informações ao Usuário de 
Transporte. Transporte sob Demanda. Intervenções 
Operacionais. Influência da chuva na operação dos 
ônibus.
MICROMODELOS DE SIMULAÇÃO: Veículos e 
Pedestres
Parte 3
Operação e 
Gerenciamento 
de Tráfego 
[IHS / ITMS]
Cenário Urbano - Gerenciamento de Incidentes. 
Controle do Fluxo e da Demanda. Fiscalização do 
cumprimento de regrtas do trânsito. Otimização Semafórica. 
Previsão de Tráfego de Curto Prazo.
Cenário Interurbano - Supervisão Aplicada as 
Rodovias. Fiscalização do cumprimento de regras de 
trânsito. Serviços de Apoio aos Usuários (SAU).
Estimação de Matriz O/D. 
MACROMODELOS DE SIMULAÇÃO
TRANSPORT for LONDON – TfL -
ORGANIZAÇÃO
TRANSPORTE SUPERFÍCIE METRÔ E TRENSCROSSR
AIL
PREFEITURA
DE 
LONDRES
ÔNIBUS
BARCOS
EST. 
RODOVIÁRIA
BICICLETAS
TRÂNSITO
‘ATENDE’
TAXIS
 TRANSPORT FOR LONDON – TfL
 Fundada em 2000 – Sucessora da London Regional Transport (LondonTransport)
 Em 2003 assumiu a gestão da London Underground
 Responde pela Gestão do Transporte Público em geral na “Grande Londres”
CENTRAL DE OPERAÇÕES –
ORGANIZAÇÃO
108 CENTRO DE OPERAÇÕES
TRANSPORTE DE SUPERFÍCIE E 
TRÁFEGO
STTOC
ÔNIBUS TRÁFEGO
POLIC. TRÂNSITO
FUNÇÕES
DETECÇÃO INCIDENTES
RESPOSTA LONDON STREETS
ESTRATÉGIAS DE DESVIOS
MEIOS
SISTEMAS LONDON BUSES
FUNÇÕES
DETECÇÃO INCIDENTES
RESPOSTA NO LOCAL
TRANSPORTE SEGURO
MEIOS
SERVIÇOS DA POLÍCIA 
METROPOLITANA
FUNÇÕES
GERENCIAMENTO TRÁFEGO
TEMPOS SEMÁFOROS
PLANOS DE CONTINGÊNCIA
MEIO
SISTEMA CONTR. SINALIZAÇÃO
FUNÇÃO
DETECÇÃO DE INCIDENTES
MEIO
SISTEMA CONTR. SINALIZAÇÃO
FUNÇÃO
PLANO DE OBRAS NAS VIAS
MEIOS
LONDON WORKS
MEIOS
AGÊNCIA RODOVIAS
CENTROS CONTR.TRÁFEGO 
NACIONAL E REGIONAIS
FUNÇÕES
MANUTENÇÃO VIAS
GERENCIAMENTO DE TÚNEIS
MEIOS
MANUTENÇÃO DE VIAS
PRESTADORES SERVIÇOS
CENTRO OPERACIONAL TÚNEIS - 
LSTOC
FUNÇÃO
TROCA DE INFORMAÇÕES
Objetivos do Módulo de Smart Mobility 
(ITS) em Cidades Inteligentes
 Aplicações ITS
 Ênfase 1: Operação de Ônibus Urbanos
 Ênfase 2: Operação de Tráfego Urbano 
(Interurbano)
 Modelos de Simulação
 MicroModelos
 MacroModelos
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 1: Aplicação na Operação de Ônibus Urbanos
4. Intervenções operacionais (na 
frota) visando a regularidade e 
a eficiência de sistemas de 
ônibus urbanos: resenha de 
estudos acadêmicos e 
simulação de aplicações com 
dados reais [2019]
5. Estimativa da ocupação de 
ônibus do transporte público 
através do sensoriamento por 
Wi-Fi de telefones móveis 
[2019]
Dissertações já concluídas
1. Modelagem e Simulação da 
Aplicação de Prioridade 
Semafórica Condicional em 
Corredores de ônibus – TSP 
[2015]
2. Influência de fatores climáticos 
na operação de frotas de ônibus 
urbanos [2017]
3. Aplicativo móvel para uma 
operação de ônibus 
comandada pelo viajante:
um projeto de experiência do 
usuário (UX) [2019]
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 1: Aplicação na Operação de Ônibus Urbanos
Dissertações em finalização
1. Intervenções operacionais nos 
ônibus e na infraestrutura com 
aplicação de IBL [2021]
2. Arquitetura aberta de Bilhetagem 
Eletrônica [2021]
Dissertações em fase inicial
1. A incorporação do MaaS e da 
Mobilidade Responsiva sob 
Demanda ao Planejamento 
Estratégico de Transportes 
utilizando macromodelos de 
transporte [2024]
2. Modelo Operacional Tarifário 
com aplicação do conceito MaaS
– Estudo de Caso: Região do 
Grande ABC [2024]
3. Emprego do carregamento de 
carros metroferroviários na 
otimização da operação de trens 
[2024]
Dissertação e Trabalho de Formatura com 
Micromodelos de Simulação (2015)
❑ PERON. L. Contribuição Metodológica para a aplicação de Prioridade 
Semafórica Condicional em Corredores de Ônibus. Dissertação de Mestrado. 
EPUSP, 2015.
❑ HOSHINA, L. N. N; CHIOVETTI, P. B.; DELUCA, R. S. Estudo de Viabilidade e 
Impactos da Aplicação de Ferramentas ITS em Faixas e Corredores de 
Ônibus. Trabalho de Conclusão de Curso. EPUSP, 2015.
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 1: Operação de Ônibus Urbanos
Trabalhos de Formatura com Micromodelos de 
Simulação (2016 / 2017)
❑ FRANCO, Bruno de Almeida Franco; SILVA, Nadian Julia Barbosa (2016). Método 
para a avaliação de soluções em transporte com uso de 
microssimulação. Trabalho de Conclusão deCurso. EPUSP.
❑ RENTES, A. C. K.; DANTAS Neto, E.; ROMÃO, V. M. V.; SPRICIGO, V. M. (2016). 
Rodovias Inteligentes: Estudo de Casos e Adequação de Parâmetros de 
Projetos. Trabalho de Conclusão de Curso. EPUSP.
❑ MARTIN, B. M.; SANTIAGO, J. M.; ALLIL, L. V.; SOUZA, L. F. (2016). Simulação e 
análise do fluxo de pedestres em terminais. Trabalho de Conclusão de Curso. 
EPUSP.
❑ RIBEIRO, V. G.; BARBOSA, C. C. C.; DINIZ, G. L. R. (2017). Uso de simulação 
para proposição de melhorias em sistemas de transportes. Trabalho de 
Conclusão de Curso. EPUSP.
❑ SARAIVA, P. B.; CASARI, J. P. A.; ORTEGA, V. E. T. (2017) Simulações de Faixas 
de Ônibus em Vias Arteriais da Cidade de São Paulo. Trabalho de Conclusão 
de Curso. EPUSP.
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 1: Operação de Ônibus Urbanos
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 1: Operação de Ônibus Urbanos
Dissertações (2017 / 2019)
❑ Erick Sobreiro Gonçalves (2017). Análise de padrões operacionais da frota de ônibus de 
transporte público no município de São Paulo e a influência de fatores climáticos em
sua dinâmica. Dissertação de Mestrado. EPUSP.
❑ Edson Hilios Marques Nunes (2019). Estimativa da ocupação utilizando sensoriamento W-
Fi de telefones móveis: uma aplicação no transporte público urbano de passageiros
por ônibus. Dissertação de Mestrado. EPUSP.
❑ Arnaldo Luís Santos Pereira (2019). Intervenções operacionais visando a regularidade e a 
eficiência de sistemas de ônibus urbanos: resenha de estudos acadêmicos e 
simulação de aplicações com dados reais. Dissertação de Mestrado. EPUSP.
❑ Claudio de Senna Frederico (2019). Aplicativo móvel para uma operação de ônibus
comandada pelo viajante: um projeto de experiência do usuário (UX). Dissertação de 
Mestrado. EPUSP.
❑ FREDERICO, C. S. ; PEREIRA, A. L. S. ; MARTE, C. L. ; YOSHIOKA, L. R. (2021) Mobile application for 
bus operations controlled by passengers: A user experience design project (UX). CASE STUDIES 
ON TRANSPORT POLICY.
http://lattes.cnpq.br/1059385654730231
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 2: Aplicação na Operação de Tráfego Urbano (Interurbano)
Dissertação em fase de finalização
Scalable method for origin-destination 
demand estimation using automatic vehicle 
identification data [2021]
Dissertações em fase inicial
1. Estimação da matriz OD de transporte 
privado, em redes conurbadas, a 
partir de registros de dispositivos de 
identificação automática de placas 
(AVI) com coberta heterogênea [2024]
2. Proposição de um Método para 
Classificação do Modo de Transporte -
com Dados de Telefonia - em Estudos 
de Tráfego Regional [2024]
3. Proposta de modelo matemático de 
Escolha Modal de Transporte afetada 
pela pandemia de Covid-19 na 
Cidade de São Paulo
Dissertação já concluída
Análise de sistemas de otimização 
semafórica em tempo real para a 
melhoria do desempenho da rede 
viária: um estudo de caso na Cidade de 
São Paulo [2019]
Tese em fase de Qualificação
Caracterização das Condições de 
Tráfego - em tempo próximo ao real -
para uso em Sistemas de Previsão de 
Tráfego, utilizando a técnica STARIMA 
[2023]
ITS (Sistemas Inteligentes de Transportes)
Ênfase 2: Operação de Tráfego Urbano (Interurbano)
Dissertações e TFs com Micromodelos de Simulação (2019 / 2020)
❑ Luca Di Biase (2019). Análise de sistemas de otimização semafórica
em tempo real para a melhoria do desempenho da rede viária: um 
estudo de caso na Cidade de São Paulo. Dissertação de Mestrado. 
EPUSP.
❑ IROKAWA, F. T. (2020). Aplicação de sistemas de gestão semafórica para 
priorização de Transporte Público. Trabalho de Conclusão de Curso. EPUSP.
❑ TORRES, E. O.; GIL, G. M.; KALLENDER, G. N.; FERNANDES, M. C. C. (2020). Projeto 
de modelagem de tráfego aplicado à região da Pompeia usando o 
microssimulador SUMO. Trabalho de Conclusão de Curso. EPUSP
ATMS
Gerenciamento de Tráfego 
ITMS: Intelligent (Advanced) 
Traffic Management Services
AHS: Advanced Highway Services
Arquitetura de referência de ITS
1. Informações ao viajante
5. Transporte público
9. Monitoramento das 
condições climáticas e 
ambientais
2. Operações e 
gerenciamento de tráfego
6. Emergência
10. Gerenciamento e 
coordenação de resposta a 
desastres
3. Veículo
7. Pagamento eletrônico 
relacionado ao transporte
11. Segurança nacional
4. Transporte de cargas
8. Segurança pessoal 
relacionada ao transporte 
rodoviário
12. Gerenciamento dos 
dados de ITS
14813 -1: Arquitetura(s) de modelo de referência 
para o setor de ITS
Arquitetura de referência de ITS
2. Operações e gerenciamento de tráfego
2.1 Gerenciamento e 
controle de tráfego
2.2 Gerenciamento de 
incidentes relacionados 
ao transporte
2.3 Gerenciamento de 
demanda
2.4 Gerenciamento de 
manutenção da 
infraestrutura do 
transporte
2.5 Diretrizes/ 
cumprimento das 
regras de trânsito
14813 – 1: Domínios de serviços (grupos) ITS
ABNT/ISO 14813-1: Grupo de serviços 
“operações e gerenciamento de tráfego”
 Definição do Grupo de Funcionalidades [PROPÓSITO (o que é ?)]
 Tratam especificamente da manutenção da circulação de 
pessoas, mercadorias e veículos na rede de transportes
 Incluem atividades de monitoramento e controle que tratam 
de:
◼ incidentes em tempo real e outros distúrbios na rede de 
transporte
◼ gerenciamento do fluxo e da demanda de viagens, conforme 
necessário para manter a mobilidade total
 Este grupo de serviço inclui também as atividades 
relacionadas as rodovias inteligentes
Operações e gerenciamento de tráfego (Traffic Management): 
Serviços/funções envolvidas
 Gerenciamento e controle de tráfego
 Traffic Management and Control (AUTROADS)
 Traffic Control (CANADA)
 Gerenciamento de incidentes relacionados ao transporte
 Incident Management (AUTROADS / CANADA)
 Gerenciamento de demanda
 Demand Management (AUTROADS)
 Travel Demand Management (CANADA)
 Gerenciamento de manutenção da infraestrutura do transporte
 Infrastructure Maintenance Management (AUSTROADS)
 Diretrizes/ cumprimento das regras de trânsito
 Policing / Enforcing Traffic Regulations (AUTROADS)
 Automated Dynamic Warning and Enforcement (CANADA)
 Emissions Testing And Mitigation (CANADA)
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr21.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr23.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr26.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr24.htm
Arquitetura de referência de ITS
2. Operações e gerenciamento de tráfego
2.1 Gerenciamento e 
controle de tráfego
2.2 Gerenciamento de 
incidentes relacionados ao 
transporte
2.3 Gerenciamento de 
demanda
2.4 Gerenciamento de 
manutenção da 
infraestrutura do transporte
2.5 Diretrizes/ cumprimento 
das regras de trânsito
14813 – 1: Domínios de serviços (grupos) ITS
Operações e gerenciamento de tráfego: 
(ITS CANADA) Gerenciamento e controle (dos fluxos) de tráfego
Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
 O Serviço de Gerenciamento e Controle do Fluxo de 
Tráfego prevê a integração e controle 
adaptativo das vias para:
 melhorar o fluxo de tráfego
 minimizar o congestionamento
 maximizar o movimento de pessoas e bens
 dar preferência para o transporte público e outros 
veículos de alta ocupação (HOV)
Operações e gerenciamento de tráfego: (ABNT/ISO 14813-1)
Gerenciamento e controle (dos fluxos) de tráfego
Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
Principais estratégias de controle:
◼ variação, em tempo real, do sincronismo dos sinais de trânsito 
(semáforos) → TSP (prioridade ao HOV)
◼ controle responsivo do tráfego das entradas em rampa para 
autoestradas/vias expressas → Ramp Metering
◼ controle de velocidade variável (variação da velocidade 
máxima permitida ou da direção do tráfego) em tempo real, 
com relação:
◼ ao volume detráfego
◼ existência ou formação de congestionamento
◼ ocorrência de incidentes ou condições ambientais adversas
Operações e gerenciamento de tráfego: (ABNT/ISO 14813-1)
Gerenciamento e controle (dos fluxos) de tráfego
Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
 Outras estratégias de controle incluem: 
 priorização de rotas ao transporte público e a veículos de emergência
◼ gerenciamento de acesso a terminais de transporte e ligações intermodais
 criação de novas rotas dinâmicas de tráfego (desvios) em função da ocorrência de 
incidentes, obras na via, fechamentos na rede de rodovias ou até em função de 
eventos especiais (de grande porte), tais como, shows, jogos, corridas, exposições, 
passeatas
 gerenciamento de áreas de estacionamentos
 controle da emissão de gases poluentes
 ...
◼ controle e monitoramente de cruzamentos em nível com ferrovias (para reduzir potenciais 
acidentes e colisões)
◼ gerenciamento de acesso e operações dentro de túneis e pontes (incluindo pontes com vãos 
móveis)
Forma de Apresentação
❖Considerações Gerais [“Dicas” (“Caveats”)]
 Alertas
◼ Considerações práticas quanto à implementação
◼ para o usuário, organizacionais, ...
◼Dificuldades tecnológicas
◼ o lado “ruim” da tecnologia
◼ problemas que podem ocorrer
 Reflexões
◼ Aspectos de custo-benefício (Benefícios Diretos e/ou Indiretos)
◼ Potencial de Impactos e Impactos Medidos (Gerais na Operação)
◼ impactos causados pela aplicação dos serviços (ou variantes)
Gerenciamento e controle dos fluxos 
de tráfego (urbano)
ATMS: Advanced Traffic Management Services
 ATCS: Adaptive Traffic Control Systems 
SCOOT: Split Cicle Offset Optimization Technique
◼ (HUNT et al., 1981)
SCATS: Sydney Coordinated Adaptive Traffic System
◼ (LOWRIE, 1982)
BALANCE: Balancing Adaptive Network Control Method
◼ (MERTZ, 2001)
 EPICS: Entire Priority Intersection Control System
◼ (BRAUN et al., 2008) 
Operações e Gerenciamento de Tráfego: 
Gerenciamento e controle (dos fluxos) de tráfego
 Reflexões: Potencial de Impactos e Impactos Medidos (Gerais na 
Operação)
 Quanto a eficiência dos sistemas de controle dos semáforos, o UTC SCOOT, 
que foi amplamente usado no Reino Unido e em vários países, inclusive no 
Brasil (São Paulo)
◼ Faz ininterruptas pequenas mudanças nos tempos dos semáforos, baseado em 
informações em real tempo do fluxo do tráfego
◼ Algumas versões do sistema introduziram muitas características que possibilitaram 
à autoridade local influenciar nos tempos dos semáforos 
 Estudos detalhados na Europa mostraram que em média o SCOOT reduziu os 
atrasos em 12%, se comparados com planos fixos de tempo 
 Outros estudos em Londres mostraram que houve uma redução de 8% nos 
tempos de jornada
Operações e Gerenciamento de Tráfego: Gerenciamento 
e controle (dos fluxos) de tráfego
 Impactos Medidos (Gerais na Operação)
 Eficiência dos sistemas de controle dos semáforos (UTC SCOOT)
 No projeto PROMPT, o TPU utilizou os sistemas de controle de tráfego 
avançado UTC - SCOOT e o UTOPIA/SPOT em Londres, Turim e 
Gothenburg
◼ Os resultados obtidos em Londres foram:
◼ Atraso de ônibus: 22%-33%
◼ Tempos de jornada: 7%-8%
◼ Variação na demora de ônibus: 6%-25%
◼ Os impactos medidos, com a aplicação dos Sistemas de Prioridade ao 
TPU em Gothenburg, chegaram às diminuições dos seguintes 
parâmetros:
◼ Parada de Veículo: 23,3%
◼ Consumo de Combustível: 5% 
◼ Emissões de C02 ,NOx e CO: 4% a 5%
ATMS - (Intelligent) Advanced Traffic 
Management Services
2016
Avaliação de sistemas de 
otimização semafórica em 
tempo real: um estudo de caso 
na Cidade de São Paulo
LUCA Di Biase2019
Simulation with
PTV EPICS and BALANCE
Área de estudo
Mapa de calor do indicador “Atraso Médio” para o 
cenário atual / referência (Tempos Fixos)
Comparação entre cenários considerando o indicador 
“Velocidade Média”
Comparação entre cenários considerando o indicador 
“Atraso Médio”
Arquitetura de referência de ITS
2. Operações e gerenciamento de tráfego
2.1 Gerenciamento e 
controle de tráfego
2.2 Gerenciamento de 
incidentes relacionados ao 
transporte
2.3 Gerenciamento de 
demanda
2.4 Gerenciamento de 
manutenção da 
infraestrutura do transporte
2.5 Diretrizes/ cumprimento 
das regras de trânsito
14813 – 1: Domínios de serviços (grupos) ITS
Operações e gerenciamento de tráfego (Traffic
Management): Serviços/funções envolvidas
 Gerenciamento e controle (dos fluxos) de tráfego
 Traffic Management and Control (AUTROADS)
 Traffic Control (CANADA)
 Gerenciamento de incidentes relacionados (à rede) de transportes
 Incident Management (AUTROADS / CANADA)
Gerenciamento de demanda
 Demand Management (AUTROADS)
 Travel Demand Management (CANADA)
 Gerenciamento de manutenção da infraestrutura do transporte
 Infrastructure Maintenance Management (AUSTROADS)
 Diretrizes/ cumprimento das regras de trânsito
 Policing / Enforcing Traffic Regulations (AUTROADS)
 Automated Dynamic Warning and Enforcement (CANADA)
 Emissions Testing And Mitigation (CANADA)
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr21.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr23.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr26.htm
http://wwwapps.tc.gc.ca/innovation/its/eng/architecture/user_services/detail/usr24.htm
Operações e gerenciamento de tráfego: (ABNT/ISO 14813-
1) Gerenciamento de demanda
 Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
Abrange o desenvolvimento e a implementação de 
estratégias de gerenciamento e controle que possam 
influenciar a demanda por viagens
 Por exemplo - em períodos diferentes do dia/semana:
◼ pela tarifação: variável, menor fora do horário de pico (FHP)
◼ pelo controle de acesso: bicicletas permitidas aos domingos 
◼ pela disponibilização de modos variados de transporte: 
maior integração entre controle de estacionamento e 
Transporte Público (TP)
Operações e gerenciamento de tráfego: (ABNT/ISO 14813-
1) Gerenciamento de demanda
 Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
 Serviços tais como:
◼ Pedagiamento para circulação em áreas mais congestionadas ou com baixa 
qualidade do ar
◼ Controle de acesso e circulação em determinadas áreas
◼ controlar o acesso de veículos particulares em regiões históricas 
ou centros de cidade
◼ Exemplos: Barcelona (Espanha) e Roma (Itália) 
◼ Rodízio para circulação de veículos
◼ Gerenciamento de estacionamentos
◼ por meio de PMVs os condutores podem ser alertados sobre o 
número de vagas nos estacionamentos em determinadas regiões, 
nas ruas ou fora delas, 
◼ Exemplo: Cologne - Alemanha 
◼ Gerenciamento de tarifas do Transporte Público
◼ “Gerenciamento ambiental”
Operações e Gerenciamento de Tráfego
Gerenciamento de demanda
Sistemas de Pedageamento
nas Cidades
• Vários esquemas 
(zona, cordão, 
tempo)
• Estático, variavel, 
precificação 
dinâmica
Sistemas de Zonas
de Baixa Emissão
• Zonas de Baixa 
Emissão
• Sensitiva à poluição
• Sensitiva aos 
veículos
Sistemas de Restrição
de Acesso
• Áreas Sensitivas
• Áreas Residenciais
• Centros históricos
• Zonas de 
Estacionamento nas 
ruas
Sistemas de Estacionamento
de Zona Aberta
• Estacionamento 
nas ruas
• Sensitiva ao 
usuário
Painéis de Mensagens Variáveis informando aos motoristas sobre 
o tempo de viagem para determinados destinos (Paris / França)
Sistema de Controle de Vagas em Estacionamentos em 
Cologne / Alemanha (http://www.netcologne.de/koelnverkehr)
Sistema de Avisos sobre Poluição em Atenas / Grécia
Reflexões: Potencial de Impactos e Impactos Medidos
“Gerenciamento ambiental”: Atenas (Grécia)
 Cidades sensíveis às condições climáticas e que podem 
se complicar
 piorando a qualidade do ar
 devido ao aumento no volume de tráfego
 Necessitam de sistemas:
 para medir esses parâmetros
 relacionando qualidade do ar e condiçõesatmosféricas
 Repassando as informações aos condutores
 pelo rádio, PMVs
 sistemas de controle de acesso determinando o valor dos 
sistemas de pedágio urbano (Congestion pricing / Air quality 
based zone pricing) em função da qualidade do ar
Modelos para Reflexões
Mobility as a Service (MaaS): 
estudos de caso e perspectivas 
para São Paulo 
MACHADO, B. S. S.; GONÇALVES, M. T. 
L. V.; ROBLES, V. M.2018
Fonte: adaptado de Accenture (2018)
Evolução do mercado automobilístico com a introdução do 
MaaS (Mobilidade como Serviço) - disponibilização de novos 
serviços 
Arquitetura de referência de ITS
2. Operações e gerenciamento de tráfego
2.1 Gerenciamento e 
controle de tráfego
2.2 Gerenciamento de 
incidentes relacionados 
ao transporte
2.3 Gerenciamento de 
demanda
2.4 Gerenciamento de 
manutenção da 
infraestrutura do 
transporte
2.5 Diretrizes/ 
cumprimento das 
regras de trânsito
14813 – 1: Domínios de serviços (grupos) ITS
Operações e gerenciamento de tráfego: (ABNT/ISO 14813-1)
Diretrizes/ cumprimento das regras de trânsito
 Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
 Aplicação de tecnologias de ITS para auxiliar na fiscalização e 
no cumprimento das leis de tráfego
 Exemplos: 
◼ controle de acesso
◼ prioridade à faixa exclusiva do TP
◼ fiscalização de estacionamento regulamento
◼ controle do limite de velocidade
◼ sinalização semafórica
◼ por exemplo - violação da luz vermelha 
◼ monitoramento de emissões 
Operações e gerenciamento de tráfego: 
Diretrizes/ cumprimento das regras de trânsito
 Definição da Funcionalidade [PROPÓSITO (o que é ?)]:
 Os serviços utilizados para garantir o cumprimento das leis e regras
de trânsito, por meio da identificação e punição de veículos infratores,
incluem:
◼ Fiscalização de infrações de trânsito
◼ desobediência a sinais de trânsito, em especial, semáforos 
◼ excesso de velocidade
◼ circulação proibida em determinados locais, dias ou horários 
◼ invasão de faixas de tráfego exclusivas
◼ estacionamento em local e horários proibidos
◼ Fiscalização de irregularidades administrativas:
◼ IPVA atrasado, 
◼ licenciamento vencido, 
◼ não realização de inspeção veicular
◼ Controle do monitoramento de emissões
RITA - ITS: Áreas de Aplicação
Controle de Tráfego 
Urbano
Gerenciamento das 
Condições Climáticas
Integração Inter-modal de 
Viagens 
Operação de Veículos 
Comerciais
Gestão da Informação 
Sistema de Prevenção de 
Colisões
Sistema de Atendimento ao 
Motorista 
Sistema de Notificação de 
Colisão
VEÍCULOS INTELIGENTES
INFRA-ESTRUTURA INTELIGENTE
Controle de Rodovias Gestão de Transporte de 
Passageiros 
Gestão de Incidentes Gestão de Emergências
Meios Eletrônicos de 
Pagamento e Tarifação Informação ao Usuário 
Prevenção de Acidentes e 
Segurança
Operação e Manutenção 
Rodoviária
i
Sistemas de gestão do tráfego: monitoram vias e veículos - coletam dados - produzem
informações para ajudar a decidir as ações operacionais – utilizam os recursos dos
sistemas para implementar melhorias na segurança e fluidez das vias - disseminam aos
usuários informações sobre as condições do percurso através de tecnologias variadas,
objetivando a racionalização e conforto dos deslocamentos.
Controle de acessos
Controle de Tráfego
Monitoramento
Veiculação da Informação
Fiscalização
Gerenciamento de Eventos Especiais
Gerenciamento de Faixas de Trânsito
Gerenciamento de Estacionamento
INFRA-ESTRUTURA INTELIGENTE
CONTROLE DE TRÁFEGO RODOVIÁRIO (RURAL) E URBANO
Fiscalização de Velocidade
Fiscalização de Semáforos
Fiscalização da Ocupação dos Veículos (HOV)
Fiscalização
Fiscalização de Acessos
INFRA-ESTRUTURA INTELIGENTE
CONTROLE DE TRÁFEGO RODOVIÁRIO (RURAL) E URBANO
Dissertação apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo 
para obtenção de título de Mestre em Engenharia
Área de Concentração:
Engenharia de Transportes 
Orientador:
Prof. Dr. Cláudio L. Marte
OS SISTEMAS DE IDENTIFICAÇÃO VEICULAR, EM ESPECIAL O RECONHECIMENTO 
AUTOMÁTICO DE PLACAS
ELY BERNARDI
2015
Dissertação apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para 
obtenção de título de Mestre em Engenharia
Área de Concentração:
Engenharia de Transportes 
Orientador:
Prof. Dr. Cláudio L. Marte
OS SISTEMAS DE IDENTIFICAÇÃO VEICULAR, EM ESPECIAL O RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE PLACAS
ELY BERNARDI
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-11052016-162646/
2015
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-11052016-162646/
Alguns exemplos de falhas na 
identificação
Falhas: “poluição” na extração da imagem
Falhas: placa escondida
Sistemas de
Reconhecimento Automático de Placas
Descrição Sistêmica no
Modelo de Camadas
Controle Integrado de Tráfego e Mobilidade
Elementos Lógicos 
Centralizados
Sistema de configuração, monitoramento, visualização e análise
Sistema de emissão de relatórios
Sistema de auditoria Sistema de comunicação
Elementos Lógicos
Locais
OCR Gerenciador de banco de dados Sistema supervisor e de 
decisão
Sistema de comunicação
Configuração local Cadastro de veículos Dados de tráfego Perfil magnético
Elementos Físicos
Sensor de detecção Câmeras Iluminadores
Gabinete (CPU, HD, fontes, no-break, régua de alimentação)
Equipamentos de telecomunicações
Infraestrutura
Rede de telecomunicações
Rede de energia Infraestrutura da via
Proposta de Classificação de Falhas
(considerando o modelo sistêmico de 
camadas)
Proposta de classificação de falhas (I)
Camadas
Fontes de Falhas
Intrínsecas Extrínsecas
In
fr
a
e
st
ru
tu
ra
Infraestrutura de 
instalação
Estabilidade e adequação de 
estruturas de suporte. Escolha exata do 
local; instalação e posicionamento 
corretos.
Estabilidade e adequação das estruturas 
de suporte já existentes (leito, viadutos, 
pórticos, postes). Determinação do local de 
instalação. Vandalismo e abalroamento.
Rede de energia Disponibilidade no local; falhas na rede.
Rede de comunicação Disponibilidade, velocidade e alcance; 
falhas na rede.
E
le
m
e
n
to
s 
fí
si
co
s
Sensor de detecção Adequação do tipo sensor à sua 
finalidade; funcionamento correto. 
Posicionamento e instalação corretos; 
funcionamento sob condições climáticas 
diversas.
Posição do veículo na passagem pelo 
sensor; velocidade do veículo; vandalismo.
Câmeras Posicionamento em relação ao 
iluminador, foco.
Posição do veículo e posição relativa entre 
veículos; vandalismo.
Iluminadores Posicionamento em relação à câmera. Luminosidade externa. Vandalismo
Gabinete
(CPU, HD, fontes, no-
break, régua de 
alimentação)
Capacidade de processamento, 
adequação e organização interna. 
Especificações adequadas para 
ambiente externo de operação.
Vandalismo.
Equipamentos de 
telecomunicações
Especificações adequadas para 
ambiente externo de operação
Proposta de classificação de falhas (II)
Camadas
Fontes de Falhas
Intrínsecas Extrínsecas
E
le
m
e
n
to
s 
ló
g
ic
o
s 
lo
ca
is
Sistema de extração da 
imagem e OCR
Adequação para o tipo de placa 
veicular do local ou região.
Placa do veículo: estado de conservação, 
posicionamento e tipo de letra; existência 
de mais de uma placa; poluição visual. 
Reflexos de iluminação externa; posição 
do sol, sombra. Velocidade do veículo.
Gerenciador de banco 
de dados
Capacidade de armazenamento. 
Integridade de dados. Velocidade 
de acesso.
Sistema supervisor e de 
decisão
Capacidade de lidar, em tempo 
real, com os diversos processos 
concorrentes.
Sistema de comunicação Velocidade e qualidade na 
transmissão de dados e imagens.
Disponibilidade.
Sistema de criptografia 
de dados e imagens
Segurança; confiabilidade.
Configuração local Correção da configuração para 
as funções pretendidas.
Cadastro de veículos Qualidade e consistência da informação.
Dados de tráfego Capacidade de armazenamento.
Perfil magnético Capacidade de identificação do 
tipo de veículo.
AnáliseExperimental
Análise experimental
➢ Analisar e compreender variáveis que podem influenciar na identificação: 
erros x velocidade, período do dia, tecnologia.
➢ Dados provenientes de testes realizados entre 2008 e 2013 em vias 
urbanas, para fiscalização automática de diversas infrações, e em rodovias, 
para fiscalização de velocidade e de irregularidades administrativas
➢ Análises: leitura correta de placas; aproveitamento de imagens de 
infratores; e leitura correta com câmeras de vídeo
Leitura de placas, radar fixo (I)
Caso I, via urbana
➢ Amostra de cerca de 800 veículos por solução (4 soluções), 
excluídas motos e placas ilegíveis
➢ Índices de acerto variaram entre 87% e 96%
➢ Comportamento dos erros em função da velocidade:
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
0 a 9 10 a 19 20 a 29 30 a 39 40 a 49 50 a 59 60 a 69 70 a 79 80 a 89 90 a 99
Velocidade (km/h)
% Erros % Veículos %E
Leitura de placas, radar fixo (II)
Caso II, rodovia
➢ Amostra de cerca de 3300 veículos por solução (2 soluções), 
excluídas motos e placas ilegíveis
➢ Índices de acerto variaram entre 72% e 83%
➢ Comportamento dos erros em função da velocidade
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
30,0%
35,0%
40,0%
45,0%
50,0%
40 a 49 50 a 59 60 a 69 70 a 79 80 a 89 90 a 99 100 a 109 110 a 119
Velocidade (km/h)
% Erros % Veículos %E
Leitura de placas, radar fixo (III)
Modelo encontrado para o Caso II
Leitura de placas, radar fixo (V)
Influência do horário de captura
➢ O Caso I foi utilizado para avaliar o comportamento dos erros 
em função do horário de circulação do veículo; não foi possível 
obter correlação matemática.
➢ No entanto, observou-se clara tendência de aumento no 
número de erros após as 12 horas, provavelmente provocado 
pela influência do sol que apontava na direção traseira dos 
veículos (direção da captura) após esse horário (efeito bastante 
citado na literatura).
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
14,0%
16,0%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hora do dia
% Erros % Veículos
Aproveitamento de imagens de infratores (I)
Radar fixo, via urbana
➢ Caso A: 8 soluções (2008)
Caso B: 6 soluções (2008)
Caso C: 4 soluções (2013)
Obs.: Foram excluídos dados de soluções que não atenderam exigências mínimas
Tipo de Infração Caso A Caso B Caso C
Média de acertos (Desvio Padrão)
Rodízio 89% (5,0%) 80% (12,3%) 91% (2,8%)
ZMRC 80% (9,4%) 91% (3,9%) 88% (7,8%)
Velocidade 98% (1,9%) 90% (12,3%) 92% (2,9%)
Invasão faixa 93% (4,5%) 88% (9,1%)
Todas 88% (9,5%) 89% (10,0%) 89% (7,1%)
Leitura de placas, câmera de vídeo
Câmera de vídeo, rodovia
➢ Duas soluções, em modo estático (aproximação e afastamento) e 
embarcado (velocidade superior, inferior e sentido oposto)
Conclusão: índices de acerto variaram entre 74% e 81%, bem
próximos ao Caso II, radar fixo
Solução testada
Veículos 
circulantes
Veículos 
identificados 
corretamente 
Índice de 
identificação 
correta
Estático 1 1681 1244 74%
Estático 2 1681 1378 81%
Embarcado 1 541 406 75%
Embarcado 2 638 480 75%
Aproveitamento de imagens de infratores (II)
Conclusões
➢ Máximo valor obtido: 98 % para infração de velocidade
➢ De 61 índices de aproveitamento obtidos, apenas cinco foram 
inferiores a 75%
➢ A média de aproveitamento foi de 88%, com pequena 
variação entre os casos
➢ O menor desvio padrão obtido foi para o teste realizado mais 
recentemente