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Processamento de sinais em grafos e deep learning para predição de crimes na cidade de São Paulo

Processo: 18/24516-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 31 de julho de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Luis Gustavo Nonato
Beneficiário:Thales de Oliveira Gonçalves
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Aprendizagem profunda   Visualização de dados   Ciência de dados   Processamento de sinais   Crime   São Paulo (SP)

Resumo

São Paulo é a maior cidade da América do Sul, com taxas de criminalidade tão grandes quanto a própria cidade. O número e o tipo de crimes em São Paulo variam consideravelmente dependendo das características urbanas, ambientais e sociais da localidade. Estudos anteriores sobre a análise de crimes na cidade de São Paulo se concentraram principalmente na descoberta de padrões criminais associados a fatores socioeconômicos, sazonalidade e atividades da rotina urbana. Além disso, esses estudos e suas ferramentas associadas foram projetados para analisar a cidade como um todo, não sendo apropriados para estudar algumas regiões em particular, como bairros, ruas, avenidas e parques específicos. Há ainda outro aspecto importante nesse contexto, a disponibilidade de informações relevantes sobre mobilidade, comportamento dos transeuntes, infraestrutura urbana e mídias sociais, as quais não são levadas em consideração pelas ferramentas de análise de padrões criminais existentes. Neste trabalho, é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta analítica para analisar e prever padrões criminais em regiões específicas de uma cidade grande como a de São Paulo. Nosso foco é a identificação e previsão de hotspots, bem como seus padrões criminais correspondentes. A ideia é explorar as informações obtidas a partir da infraestrutura urbana e dos dados das redes sociais para alimentar uma rede neural profunda, que deve aprender os padrões criminais. Como resultado, será desenvolvida uma aplicação que possa ser usada pela população, aumentando a transparência da criminalidade em bairros específicos e, ao mesmo tempo, ajudando órgãos de segurança do governo em seus planejamentos e estudos. (AU)