Bolsa 19/01077-3 - Visão computacional, Aprendizado computacional - BV FAPESP
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Integrando imagens e redes complexas na análise de cidades

Processo: 19/01077-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
Data de Término da vigência: 18 de outubro de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Luciano da Fontoura Costa
Beneficiário:Eric Keiji Tokuda
Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):21/14310-8 - Detecção de comunidades e difusão em redes complexas, BE.EP.PD
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Redes complexas   Ciência de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:complex networks | Computer Vision | Data Science | machine learning | urban computing | Redes Complexas

Resumo

Atualmente, imagens e outros tipos de dados sobre as cidades são produzidos de modo massivo e descentralizado, dada a melhoria nas tecnologias e a redução no custo de sensores de aquisição de imagens. Duas abordagens são frequentes na utilização de dados visuais como fonte de informação sobre as cidades. No primeiro caso, utilizam-se técnicas de Visão Computacional e são realizadas análises características extraídas de imagens. No segundo caso, utilizam-se dados numéricos ou categóricos e estes são modelados por redes complexas. Na primeira abordagem, temos um menor entendimento físico sobre os fenômenos e na segunda, não se tira proveito da gama de dados visuais disponíveis. Neste projeto, propomos a utilização de dados visuais de diferentes fontes e escalas para extração de conhecimento sobre as cidades. Em particular, utilizaremos imagens em nível de chão, como de câmeras de monitoramento, telefones celulares e de sensoriamento remoto para a modelagem de sistemas complexos, em uma tentativa de aumentar o entendimento sobre problemas urbanos, como mobilidade, criminalidade e urbanização. Métodos efetivos de análise de imagens, incluindo métodos baseados em redes profundas, serão utilizados em conjunto com técnicas de modelagem de redes complexas para extração de conhecimento. O candidato planeja submeter um plano BEPE a um centro de excelência em pesquisa em redes complexas.

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Publicações científicas (9)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
TOKUDA, ERIC K.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; COMIN, CESAR H.; JR, ROBERTO M. CESAR; SILVA, CLAUDIO T.; COSTA, LUCIANO DA F.. Spatial distribution of graffiti types: a complex network approach. European Physical Journal B, v. 94, n. 9, . (19/01077-3, 19/16223-5, 18/09125-4, 15/22308-2, 18/10489-0)
DOMINGUESE, GUILHERME S.; TOKUDA, ERIC K.; COSTA, LUCIANO DA F.. Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks. JOURNAL OF PHYSICS-COMPLEXITY, v. 3, n. 4, p. 24-pg., . (19/01077-3)
LAVI, BAHRAM; TOKUDA, ERIC K.; MORENO-VERA, FELIPE; NONATO, LUIS GUSTAVO; SILVA, CLAUDIO T.; POCO, JORGE; FARINELLA, GM; RADEVA, P; BOUATOUCH, K. 17K-Graffiti: Spatial and Crime Data Assessments in Sao Paulo City. PROCEEDINGS OF THE 17TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON COMPUTER VISION, IMAGING AND COMPUTER GRAPHICS THEORY AND APPLICATIONS (VISAPP), VOL 4, v. N/A, p. 8-pg., . (19/01077-3, 15/22308-2, 13/07375-0)
HOSSEINI, MARYAM; SEVTSUK, ANDRES; MIRANDA, FABIO; CESAR JR, ROBERTO M.; SILVA, CLAUDIO T.. Mapping the walk: A scalable computer vision approach for generating sidewalk network datasets from aerial imagery. COMPUTERS ENVIRONMENT AND URBAN SYSTEMS, v. 101, p. 13-pg., . (19/01077-3, 15/22308-2)
COSTA, LUCIANO DA F.; TOKUDA, ERIC K.. A similarity approach to cities and features. European Physical Journal B, v. 95, n. 9, p. 14-pg., . (15/22308-2, 19/01077-3)
TOKUDA, ERIC K.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F.. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, v. 2022, n. 10, p. 20-pg., . (18/09125-4, 21/12354-8, 19/01077-3, 15/22308-2)
TOKUDA, ERIC K.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; DOMINGUES, GUILHERME S.; COSTA, LUCIANO DA F.; SHIBATA, FLORENCE AS; CESAR-JR, ROBERTO M.; COMIN, CESAR H.. Estimating the effects of urban green regions in terms of diffusion. ENVIRONMENT AND PLANNING B-URBAN ANALYTICS AND CITY SCIENCE, v. N/A, p. 16-pg., . (15/22308-2, 18/09125-4, 18/10489-0, 19/01077-3)
TOKUDA, ERIC K.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F.. Revisiting agglomerative clustering. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 585, . (19/01077-3, 15/22308-2, 18/09125-4)
VENTURA, PAULO C.; TOKUDA, ERIC K.; COSTA, LUCIANO DA F.; RODRIGUES, FRANCISCO A.. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. CHAOS SOLITONS & FRACTALS, v. 167, p. 8-pg., . (19/01077-3, 19/23293-0, 15/22308-2, 16/24555-0)

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