Banca de DEFESA: TIAGO PAULINO SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TIAGO PAULINO SANTOS
DATA : 25/01/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet - https://meet.google.com/hmz-kico-xey
TÍTULO:

Representação, visualização e análise de grandes volumes de dados urbanos espaço-temporais de segurança pública

PALAVRAS-CHAVES:

Segurança Pública, Ciência de Dados, Análise de dados espaço-temporais, Dados Urbanos, Big Data

PÁGINAS: 40
RESUMO:

As transformações tecnológicas advindas da transformação digital de órgãos públicos e da internet das coisas têm possibilitado a geração e coleta de grandes volumes de dados, que podem ser posteriormente utilizados em análises precisas. Para a segurança pública, a aplicação de novas tecnologias nas atividades de análise criminal, patrulhamento e repressão ao crime trazem inúmeras possibilidades também, como conseguir visualizar de maneira profunda o desempenho das ações da corporação, monitorar a atividade criminosa, compreender padrões e buscar alternativas para implementar melhores políticas de segurança. Big Data também já não é uma realidade distante das corporações de segurança pública. Dispositivos de rastreamento, câmeras de vigilância, sistemas de monitoramento, sistemas de atendimento e muitas outras fontes de informação já provêm um grande volume de dados que precisam ser devidamente tratados para que seja possível obtenção de conhecimento relevante. Nos últimos anos, muitos trabalhos científicos têm proposto o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina para reconhecer padrões espaciais e temporais de crimes. Nesse contexto, propomos neste trabalho uma ferramenta de análise visual de dados urbanos espaço-temporais, e um novo algoritmo para detecção de manchas criminais. Estas soluções foram validadas usando bases de dados da Polícia Militar do Estado de Alagoas (PMAL) em estudos de caso onde o objetivo era analisar dados espaço-temporais de crimes e de patrulhamento. Os resultados desta pesquisa terão importância não só do ponto de visto científico, mas também poderão ser aproveitados pela PMAL para otimizar seus processos de tomada de decisão.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1766576 - THALES MIRANDA DE ALMEIDA VIEIRA
Interno(a) - 1114959 - RIAN GABRIEL SANTOS PINHEIRO
Externo(a) à Instituição - LUIS GUSTAVO NONATO - USP