ࡱ> +-*+bjbjUU >??+   0 '{}}}}}}X}///}////{//{///_%A//g0////8////////}}///////////////// :Resumo A eficincia da mobilidade urbana colocada em questo quase que diariamente por grande parte da populao urbana mundial. Sabendo disso, os administradores das grandes cidades gastam boa parte do tempo monitorando e planejando melhorias sobre os sistemas de transportes. Para facilitar a execuo destas aes, temos a utilizao dos Sistemas Inteligentes de Transportes (SIT) que disponibilizam aos administradores diversos tipos de ferramentas computacionais. O sucesso obtido pela utilizao dos SITs fez com que as entidades detentoras de informaes dos transportes pblicos das cidades se sentissem motivadas a divulg-las ao pblico em geral, para que novos estudos nesta rea possam ser desenvolvidos. Aproveitando-se desta tendncia, este trabalho utiliza-se dos dados dos nibus pblicos da cidade do Rio de Janeiro, no Brasil, disponibilizados de forma aberta pela prpria prefeitura, para extrair de forma automtica algumas de suas principais informaes operacionais. Mais especificamente, so inferidas as regies de garagens, pontos inicias e finais e a rota, rua a rua, das linhas. Estas informaes so de extrema importncia para os administradores pblicos e para os usurios, pois os administradores de posse destas podem entender e planejar melhor o sistema de transporte. De outro lado, tambm so de grande valia aos usurios pois, quando so informados de forma correta e atualizada podem elevar a confiana, aceitao e satisfao no uso do transporte. Palavras-Chave: Dados Urbanos; Map-matching; Rota de nibus; SIT Abstract The effciency of urban mobility is a huge concern of urban population around the world. Because of this reason, city planners spend much of their time monitoring transportations systems and designing solutions in order to improve the system's quality. Among these solutions, the most successful ones are computational tools called Intelligent Transportation Systems (ITS). The success of ITS has encouraged public agencies, owners of the public transportation system information, to share their datasets with the population aiming to stimulate the development of new research and solutions that could help to improve urban mobility. Taking advantage of this trend, this work uses the Rio de Janeiro buses GPS logs dataset to extract some of the main operational information about the city bus system. More specifically, garage locations, start and end points of a route, and the route (the complete sequence of streets) of a bus line are inferred. This information is extremely important for both city planners and population since administrators can benefit from it to better plan the transportation system and the population can become more informed about the system, what improves its reliability and overall usage satisfaction. Keywords: Urban Analytics; Map-matching; Bus Routing; ITS  !&+ɻܰ򡕡t"h=p"h(R,5CJ\aJmH sH h(R,5CJ\aJmH sH h(R,CJaJmH sH h=p"h(R,CJaJmH sH h(R,5CJ \aJ h=p"h(R,5CJ\aJh(R,5CJ\aJh(R,CJaJh=p"h(R,CJaJh=p"h(R,CJ aJ h=p"h(R,5CJ \aJ  !+ $dha$gd=p" $dha$gd=p"<P1h:p}. 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