BR112016002420B1 - método e sistema para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de entidades físicas e de elementos em uma área geográfica - Google Patents

Abstract

MÉTODO E SISTEMA PARA GERENCIAR DADOS EM RELAÇÃO A UM OU MAIS FLUXOS DE ENTIDADES FÍSICAS E DE ELEMENTOS EM UMA ÁREA GEOGRÁFICA. É proposto um método para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de entidades físicas em uma área geográfica durante pelo menos um período de tempo predeterminado. Para cada entidade física, os dados compreendem uma pluralidade de dados de posicionamento representando posições detectadas do elemento em dita área geográfica e dados de tempo correspondentes que identificam instantes em que cada posição é detectada. A área geográfica é dividida em pelo menos duas zonas. O pelo menos um período de tempo é dividido em um ou mais intervalos de tempo. Uma matriz Origem-Destino é computada para cada intervalo de tempo, cada matriz Origem-Destino compreendendo uma respectiva fileira para cada uma das pelo menos duas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma das respectivas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter terminado. A área geográfica é então subdividida em uma pluralidade de zonas básicas. Uma matriz Origem-Destino básica é então computada para as zonas de base e intervalos de tempo. A etapa (...).

Description

Fundamentos Campo

[001] A solução de acordo com a presente invenção refere-se à análise de fluxos de tráfego de entidades físicas móveis. Com detalhes, a solução de acordo com a presente invenção refere-se ao gerenciamento de dados empíricos coletados para realizar análise de tráfego. Visão Geral da Técnica Relacionada

[002] Análise de tráfego é visada na identificação e na previsão de variações no fluxo (por exemplo, fluxo de tráfego veicular) de entidades físicas (por exemplo, veículos terrestres) que se movem em uma área geográfica de interesse (por exemplo, uma área urbana) e durante um período de observação predeterminado (por exemplo, um período de observação de 24 horas).

[003] Um típico, mas não limitante, exemplo de análise de tráfego é representado pela análise de fluxo de tráfego veicular (carros, caminhões, etc.) sobre as rotas de uma área geográfica de interesse. Tal análise permite alcançar um mais eficiente planejamento da infraestrutura de transporte na área de interesse e também permite a previsão de como mudanças na infraestrutura de transporte, tais como, por exemplo, fechamento de estradas, mudanças em um sequenciamento de sinais de trânsito, construção de novas estradas e novos prédios, podem impactar no tráfego veicular.

[004] A seguir, por análise de tráfego, entende-se a análise dos movimentos de entidades físicas através de uma área geográfica. Tais entidades físicas podem ser veículos (por exemplo, carros, caminhões, motocicletas, ônibus de transporte público) e/ou indivíduos.

[005] Já que ela é com base em cálculos estatísticos, a análise de tráfego precisa que uma grande quantidade de dados empíricos seja coletada em relação à área de interesse e o período de observação selecionado, a fim de prover resultados precisos. A fim de realizar a análise de tráfego, os dados empíricos coletados são, então, usualmente arranjados em uma pluralidade de matrizes, conhecidas na técnica como matrizes Origem - Destino (O-D). As matrizes O-D são com base em um particionamento tanto da área de interesse quanto do período de observação.

[006] Para particionamento da área de interesse, a área é subdividida em uma pluralidade de zonas, cada zona sendo definida de acordo com diversos parâmetros, tais como, por exemplo, autoridades encarregadas da administração das zonas (por exemplo, uma municipalidade), tipologia de lotes de terra na área de interesse (tais como lotes de espaço aberto, residenciais, agrícolas, comerciais ou industriais) e barreiras físicas (por exemplo, rios) que podem atrasar o tráfego (barreiras físicas podem ser usadas como limites de zona). O tamanho das zonas nas quais a área de interesse pode ser subdividida e, consequentemente, o número de zonas, é proporcional ao nível de detalhe exigido para a análise de tráfego (isto é, nível de distritos da cidade, nível da cidade, nível regional, nível do estado, etc.).

[007] Também, o período de observação pode ser subdividido em um ou mais intervalos de tempo, cada intervalo de tempo sendo definido de acordo com conhecidas tendências de tráfego, tal como, por exemplo, horas de pico de tráfego correspondentes a quando a maior parte dos trabalhadores em deslocamento se desloca para seus locais de trabalho e/ou se deslocam de volta para casa. A duração dos intervalos de tempo (e, assim, seus números) é proporcional ao nível de detalhe exigido para a análise de tráfego durante o período de observação considerado.

[008] Cada entrada de uma matriz O-D genérica compreende o número de entidades físicas que se movem de uma primeira zona (origem) para uma segunda zona (destino) da área de interesse. Cada matriz O-D corresponde a um intervalo de tempo dentre os um ou mais intervalos de tempo nos quais o período de observação considerado pode ser subdividido. A fim de obter uma confiável análise de tráfego, conjuntos de matrizes O-D deves ser computados durante uma pluralidade de períodos de observação análogos e devem ser combinados para obter matrizes O-D com um valor estatístico mais alto. Por exemplo, dados empíricos em relação aos movimentos de entidades físicas devem ser coletados durante um número de dias consecutivos (cada qual correspondente a um diferente período de observação) e, para cada dia, um correspondente conjunto de matrizes O-D deve ser computado.

[009] Um típico método para coletar dados empíricos usados para computar matrizes O-D relacionadas a uma área de interesse específica é com base na submissão de questionários ou na realização de entrevistas com habitantes da área de interesse e/ou com habitantes das áreas vizinhas sobre seus hábitos em relação a seus movimentos, e/ou pela instalação de estações de contagem de veículo ao longo das rotas da área de interesse para contar o número de veículos que se movem ao longo de tais rotas. O Requerente observou que este método tem custos muito altos e ele exige um longo tempo para coletar uma quantidade suficiente de dados empíricos. Devido a isto, matrizes O-D usadas para realizar análise de tráfego são construídas raramente, possivelmente, a cada diversos anos, e ficam desatualizadas.

[0010] Na técnica, diversas soluções alternativas foram propostas para coletar dados empíricos usados para computar matrizes O-D.

[0011] Por exemplo, US 5.402.117 descreve um método para coletar dados de mobilidade nos quais, por meio de um sistema de comunicação por rádio celular, valores medidos são transmitidos dos veículos para um computador. Os valores medidos são escolhidos de forma que eles possam ser usados para determinar matrizes O-D sem infringir a privacidade dos usuários.

[0012] No Pedido de Patente Chinês 102013159, um método de aquisição de dados de origem e destino dinâmicos de área com base em dados de identificação da placa de número (OD) é descrito. Os dados OD dinâmicos são os dados de origem e destino dinâmicos, em que O representa origem e D representa destino. O método compreende as etapas de: dividir áreas OD de acordo com exigências, em que a mínima unidade de tempo é 5 minutos; processar uniformemente dados de cada interseção na área a cada 15 minutos por um centro de controle de tráfego; detectar dados da placa de número; empacotar os dados de identificação da placa de número; atualizar os dados de identificação da placa de número no centro de controle de tráfego; comparar um número de placa com um número de identidade (ID) que passa através das interseções; adquirir o tempo de cada veículo que passa através de cada interseção; adquirir o número de cada interseção no caminho através do qual cada veículo passa do ponto O para o ponto D tomando o número de placa como uma dica; sequenciar as interseções de acordo com a sequência de tempo e de acordo com o número de veículos que passam entre os nós que calculam uma matriz de dados OD dinâmicos.

[0013] WO 2007/031370 refere-se a um método para automaticamente adquirir dados de consulta de tráfego, por exemplo, na forma de uma matriz O-D, especialmente, como informação de entrada para sistemas de controle de tráfego. Os dados de consulta de tráfego são coletados por meio de dispositivos de rádio colocados ao longo das rotas disponíveis.

[0014] Hoje em dia, telefones celulares alcançaram uma criteriosa difusão entre a população de muitos países, e possuidores de telefone celular quase sempre carregam seu telefone celular com eles. Já que telefones celulares comunicam com uma pluralidade de estações bases das redes de telefone celular, e cada estação base opera em uma área geográfica (ou célula) predeterminada que é conhecida da rede de telefone celular, telefones celulares resultam como ideais candidatos a dispositivos de rastreamento para coletar dados usados para realizar análise de tráfego. Por exemplo, N. Caceres, J. Wideberg, e F. Benitez "Deriving origin destination data from a mobile phone network", Intelligent Transport Systems, IET, vol. 1, no. 1, pp. 15 - 26, 2007, descreve uma simulação de análise de mobilidade de veículos em movimento ao longo de uma rodovia coberta por uma pluralidade de células da rede GSM. Na simulação, as entradas de matrizes O-D são determinadas pela identificação das células GSM usadas pelos telefones celulares nos veículos em movimento para estabelecer chamadas de voz ou enviar sms.

[0015] US 2006/0293046 propõe um método para explorar dados provenientes de uma rede de telefonia sem fio para suportar análise de tráfego. Dados relacionados a usuários da rede sem fio são extraídos da rede sem fio para determinar o local de uma estação móvel. Adicionais registros de local para a estação móvel podem ser usados para caracterizar o movimento da estação móvel: sua velocidade, sua rota, seus pontos de origem e de destino, e suas zonas de análise de transporte primária e secundária. A agregação de dados associados a múltiplas estações móveis permite a caracterização e a previsão de parâmetros de tráfego, incluindo velocidades e volumes de tráfego ao longo das rotas.

[0016] Em F. Calabrese et al. "Estimating Origin-Destination Flows Using Mobile Phone Location Data", IEEE Pervasive, pp. 36-44, outubro - dezembro de 2011 (vol. 10 n° 4), é proposto um método adicional que contempla para analisar variações de posição de dispositivos móveis em uma respectiva rede de comunicação móvel a fim de determinar entradas das matrizes O-D.

Sumário da Invenção

[0017] O Requerente percebeu uma carência geral de manejo no uso da grande quantidade de dados empíricos coletados por meio dos sistemas e dos métodos conhecidos na técnica a fim de realizar uma análise de tráfego em uma área de interesse específica.

[0018] Em particular, o Requerente observou que, no geral, o uso de telefones celulares de uma rede de telefone celular como dispositivos de rastreamento resulta na obtenção de uma quantidade muito grande de dados empíricos, dos quais nem todos são usados com o propósito de realizar uma análise de tráfego. Portanto, a fim de computar as matrizes O-D que são, então, usadas para realizar a análise de tráfego, a vasta quantidade de dados empíricos que são providos pela rede de telefone celular precisa ser criteriosamente analisada e submetida a pesado processamento (operações que são consumidoras tanto de tempo quanto de recursos).

[0019] De fato, os dados providos pela rede de telefone celular correspondem a cada interação entre cada telefone celular e a rede de telefone celular, como, por exemplo, a configuração de chamadas, o envio ou a recepção de mensagens de texto (SMS), troca de dados, independente se os telefones celulares tiverem realmente trocado seus locais geográficos. Portanto, a fim de construir as matrizes O-D, os dados providos pela rede de telefone celular precisam ser escaneados e eliminados por filtragem para derivar informação sobre o real movimento dos telefones celulares.

[0020] Além do mais, os dados providos pela rede de telefone celular dão a posição dos telefones celulares na rede de telefone celular em termos de células da rede de telefone celular nas quais os telefones celulares são conectados. As células, no geral, não correspondem às zonas de análise de tráfego na área geográfica de interesse: por exemplo, as células da rede de telefone celular são muito menores que as zonas de análise de tráfego.

[0021] Portanto, a fim de construir as matrizes O-D, os dados providos pela rede de telefone celular precisam ser processados para identificar uma correspondência entre grupos de células da rede de telefone celular e respectivas zonas de análise de tráfego da área geográfica de interesse.

[0022] Além do mais, os dados providos pela rede de telefone celular precisam ser analisados e agregados no domínio do tempo para corresponder aos intervalos de tempo da análise de tráfego.

[0023] Apenas depois de tais operações, é possível compor corretas matrizes O-D.

[0024] O Requerente, portanto, cuidou do problema de como gerenciar, de uma maneira eficiente, a grande quantidade de dados empíricos providos por uma rede de telefone celular para computar de uma maneira rápida e confiável conjuntos de matrizes O-D possivelmente distintos, correspondentes a diferentes partições em zonas e/ou intervalos de tempo de uma área de interesse específica e de um período de tempo de observação, de uma maneira tal para permitir a análise de tráfego com acuidade e/ou precisão customizáveis (de acordo com níveis de detalhe desejados).

[0025] O Requerente descobriu que pela coleta e agregação de dados empíricos que têm uma granularidade mais fina (em termos de menor tamanho das zonas nas quais a área geográfica de interesse é particionada e/ou menor duração dos intervalos de tempo nos quais o período de observação é subdividido) que a granularidade que espera-se que seja exigida para subsequente realização da análise de tráfego, um mais eficiente gerenciamento dos dados empíricos e uma mais eficiente e mais rápida computação de diferentes conjuntos de matrizes O-D relacionadas a diferentes níveis de detalhes da análise de tráfego tornam-se possíveis.

[0026] Particularmente, um aspecto da presente invenção propõe um método para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de entidades físicas em uma área geográfica durante pelo menos um período de tempo predeterminado. Para cada entidade física, os dados compreendem uma pluralidade de dados de posicionamento que representam posições detectadas do elemento na dita área geográfica e dados de tempo correspondentes que identificam instantes nos quais cada posição é detectada. O método compreende as seguintes etapas. Subdividir a área geográfica em pelo menos duas zonas. Subdividir o pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo. Identificação de um número de entidades físicas que fluíram de uma primeira zona das pelo menos duas zonas para uma segunda zona das pelo menos duas zonas durante cada intervalo de tempo. Computar uma matriz Origem - Destino para cada intervalo de tempo dos um ou mais intervalos de tempo com base em tal identificação, cada matriz Origem - Destino compreendendo uma respectiva fileira para cada uma das pelo menos duas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma das pelo menos duas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada da matriz Origem - Destino sendo indicativa do número de entidades físicas que, durante o intervalo de tempo correspondente, fluíram de uma primeira zona das pelo menos duas zonas para uma segunda zona. Na solução de acordo com uma modalidade da presente invenção, o método compreende adicionalmente as seguintes etapas. Subdividir a área geográfica em uma pluralidade de zonas básicas. Subdividir o pelo menos um período de tempo em uma pluralidade de intervalos de tempo básicos, em que as ditas zonas básicas são menores que as ditas zonas e/ou os ditos intervalos de tempo básicos são mais curtos que os um ou mais intervalos de tempo. Identificar um número adicional de elementos que fluíram de uma primeira zona básica da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica da pluralidade de zonas básicas durante cada intervalo de tempo básico. Computar uma matriz Origem - Destino básica para cada intervalo de tempo básico com base em tal identificação, cada matriz Origem - Destino básica compreendendo uma respectiva fileira para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo básico correspondente, e cada entrada da matriz Origem - Destino básica compreendendo o número adicional de elementos que fluíram de uma primeira zona básica da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica da pluralidade de zonas básicas. Além do mais, a etapa de identificar um número de elementos que fluíram de uma primeira zona para uma segunda zona durante cada intervalo de tempo compreende: combinar um subconjunto selecionado de matrizes Origem - Destino básicas para cada matriz Origem - Destino, e combinar subconjuntos selecionados de entradas em cada subconjunto combinado de matrizes Origem - Destino básicas, ou combinar subconjuntos selecionados de entradas em cada matriz Origem - Destino básica, e combinar um subconjunto selecionado de matrizes Origem - Destino básicas tendo subconjuntos selecionados combinados de entradas para cada matriz Origem - Destino.

[0027] Características preferidas da presente invenção são definidas nas reivindicações dependentes.

[0028] Em uma modalidade da presente invenção, a etapa de identificar um número de elementos que fluíram de uma primeira zona para uma segunda zona durante cada intervalo de tempo dos um ou mais intervalos de tempo compreende: selecionar um subconjunto de intervalos de tempo básicos compreendidos no intervalo de tempo, e selecionar um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona.

[0029] Em uma modalidade adicional da presente invenção, a etapa de selecionar um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona compreende: selecionar uma zona básica se um percentual selecionado de uma área da dita zona básica for compreendido na zona.

[0030] Em uma modalidade da presente invenção cada zona básica da pluralidade de zonas básicas compreende um centroide que representa um concentrador para os fluxos de elementos na dita zona básica, e em que a etapa de selecionar um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona compreende selecionar uma zona básica se o centroide da dita zona básica estiver compreendido na zona.

[0031] Em uma modalidade adicional da presente invenção, a etapa de combinar um subconjunto selecionado de matrizes Origem - Destino básicas para cada matriz Origem - Destino compreende computar uma matriz Origem - Destino transicional para cada intervalo de tempo pela combinação de um subconjunto de matrizes Origem - Destino básicas, cada qual correspondendo a um intervalo de tempo básico selecionado do subconjunto selecionado de intervalos de tempo básicos, cada matriz Origem - Destino transicional compreendendo uma respectiva fileira para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada da matriz Origem - Destino transicional compreende um número de elementos que fluíram de uma primeira zona básica da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica da pluralidade de zonas básicas durante o intervalo de tempo correspondente.

[0032] Em uma modalidade da presente invenção, a etapa de computar uma matriz Origem - Destino para cada intervalo de tempo compreende adicionalmente combinar um subconjunto de entradas da matriz Origem - Destino transicional, cada qual correspondendo a uma zona básica selecionada do subconjunto de zonas básicas.

[0033] Em uma modalidade adicional da presente invenção, a etapa de combinar subconjuntos selecionados de entradas em cada matriz Origem - Destino básica compreende computar uma matriz Origem - Destino transicional para cada intervalo de tempo básico pela combinação de um subconjunto selecionado de entradas da matriz Origem - Destino básica correspondente, cada matriz Origem - Destino transicional compreendendo uma respectiva fileira para cada uma da pluralidade de zonas onde o fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma da pluralidade de zonas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada da matriz Origem - Destino transicional compreende um número de elementos que fluíram de uma primeira zona das pelo menos duas zonas para uma segunda zona das pelo menos duas zonas durante o intervalo de tempo básico correspondente.

[0034] Em uma modalidade da presente invenção, a etapa de computar uma matriz Origem - Destino para cada intervalo de tempo compreende adicionalmente combinar um subconjunto de matriz Origem - Destino transicional, cada qual correspondendo a um intervalo de tempo básico selecionado do subconjunto selecionado de intervalos de tempo básicos.

[0035] Em uma modalidade adicional da presente invenção, o método compreende adicionalmente as etapas de modificar parâmetros usados para subdividir a área geográfica em uma pluralidade de zonas básicas e/ou o pelo menos um período de tempo em uma pluralidade de intervalos de tempo básicos, de acordo com uma solicitação de usuário. Além do mais, o método compreende adicionalmente reiterar a etapa de subdividir a área geográfica em uma pluralidade de zonas básicas menores que as zonas e/ou subdividir o pelo menos um período de tempo em uma pluralidade de intervalos de tempo básicos, os ditos intervalos de tempo básicos sendo mais curtos que os intervalos de tempo, de acordo com os parâmetros modificados. Além do mais, o método compreende reiterar as etapas de identificação de um número adicional de elementos que fluíram de uma primeira zona básica da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica da pluralidade de zonas básicas durante cada intervalo de tempo básico, e computar uma matriz Origem - Destino básica para cada intervalo de tempo básico com base em tal identificação.

[0036] Em uma modalidade da presente invenção, o método compreende adicionalmente a etapa de modificar parâmetros usados para subdividir a área geográfica em uma pluralidade de zonas e/ou o pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo, de acordo com uma solicitação de usuário. Além do mais, o método compreende adicionalmente reiterar as seguintes etapas. Subdividir a área geográfica em pelo menos duas zonas. Subdividir o pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo. Identificação de um número de elementos que fluíram de uma primeira zona das pelo menos duas zonas para uma segunda zona das pelo menos duas zonas durante cada intervalo de tempo. Computar uma matriz Origem - Destino para cada intervalo de tempo dos um ou mais intervalos de tempo com base em tal identificação.

[0037] Em uma modalidade adicional da presente invenção, uma rede de telecomunicação de rádio que opera em uma pluralidade de células de telecomunicação é implantada na área geográfica, e os dados gerenciados em relação a um ou mais dispositivos de telecomunicação móvel, cada dispositivo de telecomunicação móvel sendo associado a um respectivo dos elementos em fluxo. A etapa de subdividir a área geográfica em uma pluralidade de zonas básicas compreende associar cada zona básica da pluralidade de zonas básicas com pelo menos uma célula de telecomunicação correspondente da rede de telecomunicação de rádio.

[0038] Um outro aspecto da presente invenção propõe um sistema para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de elementos em uma área geográfica durante pelo menos um período de tempo predeterminado, em que uma rede de telecomunicação por rádio subdividida em uma pluralidade de células de telecomunicação é implantada na dita área geográfica. O sistema compreende um elemento de armazenamento adaptado para armazenar dados que compreendem uma pluralidade de dados de posicionamento que representam posições detectadas do elemento na dita área geográfica e dados de tempo correspondentes que identificam instantes nos quais cada posição é detectada, um motor de computação adaptado para computar pelo menos uma matriz com base em dados armazenados no repositório pela implementação do método.

[0039] Em uma modalidade da presente invenção, o elemento de armazenamento é adicionalmente adaptado para armazenar a pelo menos uma matriz computada pelo motor de computação.

[0040] Em uma modalidade adicional da presente invenção, o sistema compreende adicionalmente pelo menos uma interface de usuário adaptada para emitir informação para, e receber informação de entrada a partir de, pelo menos um usuário.

[0041] Em uma modalidade da presente invenção, o sistema é adicionalmente adaptado para coletar dados em relação a uma pluralidade de dispositivos de telecomunicação móvel compreendidos na área de interesse, cada dispositivo de telecomunicação móvel sendo associado a um respectivo dos elementos em fluxo na área de interesse.

Breve Descrição dos Desenhos

[0042] Estas, e ainda outras, características e vantagens da solução de acordo com a presente invenção serão mais bem entendidas pela leitura da seguinte descrição detalhada de uma modalidade da mesma, provida meramente por meio de exemplo não limitante, a ser lida em conjunto com os desenhos e as reivindicações anexas, em que: A figura 1 é uma vista esquemática de uma área geográfica de interesse para realizar uma análise de tráfego de entidades físicas (por exemplo, veículos), a área geográfica de interesse sendo subdividida em uma pluralidade de zonas; A figura 2 mostra uma matriz O-D genérica relacionada à área geográfica de interesse da figura 1, correspondente a um certo intervalo de tempo de um período de observação; A figura 3 mostra um conjunto de matrizes O-D, relacionado à área geográfica de interesse da figura 1, correspondente a uma respectiva pluralidade de intervalos de tempo que constituem o período de observação, e usado para realizar a análise de tráfego; A figura 4 é um diagrama de blocos funcional esquemático de um sistema para computar as matrizes O-D do conjunto mostrado na figura 3, de acordo com uma modalidade da presente invenção; A figura 5 mostra um conjunto de matrizes O-D básicas associadas à área geográfica da figura 1 e que são computadas pelo sistema da figura 4 começando a partir de dados empíricos coletados sobre os movimentos de entidades físicas através de tal área geográfica, de acordo com uma modalidade da presente invenção; A figura 6 é uma vista esquemática da área geográfica da figura 1 subdividida em zonas básicas, de acordo com uma modalidade da presente invenção; As figuras 7A e 7B são fluxogramas esquemáticos que mostram algumas etapas de um método para computar matrizes O-D de acordo com uma modalidade da presente invenção; e A figura 8 é uma matriz O-D transicional computada começando a partir das matrizes O-D básicas da figura 5, de acordo com uma modalidade da presente invenção. Descrição Detalhada de uma Modalidade da Invenção

[0043] Em relação aos desenhos, a figura 1 é uma vista esquemática de uma área geográfica de interesse 100 (a seguir, simplesmente denotada como área de interesse).

[0044] A área de interesse 100 é uma região geográfica selecionada na qual uma análise de tráfego deve ser realizada de acordo com uma modalidade da presente invenção. Por exemplo, a área de interesse 100 pode ser qualquer um de um distrito, um município, uma cidade ou qualquer outro tipo de área geográfica. Considere, como exemplo não limitante, que uma análise de tráfego (por exemplo, uma análise de fluxo de tráfego veicular) sobre a área de interesse 100 deve ser realizada.

[0045] A área de interesse 100 é delimitada por um limite, ou cordão externo 105. A área de interesse 100 é subdividida em uma pluralidade de zonas de análise de tráfego, ou simplesmente zonas zn (n = 1, N; em que N é um número inteiro, e N > 0) nas quais é desejado analisar fluxos de tráfego. No exemplo mostrado na figura 1, a área de interesse 100 é subdividida em nove zonas z1, ..., z9 (isto é, N = 9).

[0046] Cada zona zn pode ser vantajosamente determinada pelo uso da já descrita técnica de zoneamento. De acordo com esta técnica, cada zona zn pode ser delimitada por barreiras físicas (tais como rios, ferrovias, etc.) na área de interesse 100 que pode atrasar o fluxo de tráfego e pode compreender lotes adjacentes de um mesmo tipo (tais como lotes de espaço aberto, residenciais, agrícolas, comerciais ou industriais) que espera-se que experimentem fluxos de tráfego similares. Deve-se notar que as zonas zn podem diferir em tamanho umas das outras. No geral, cada zona zn é modelada como se todos os fluxos de tráfego que começam ou que terminam na mesma fossem concentrados em um respectivo único ponto ou centroide 110n (isto é, 1101, ..., 1109). Em outras palavras, o centroide 110n da zona genérica zn representa um concentrador ideal a partir do qual ou no qual qualquer fluxo de tráfego começa ou termina, respectivamente.

[0047] De qualquer modo, é apontado que a solução de acordo com modalidades da presente invenção é independente dos critérios usados para particionar a área de interesse 100 em zonas.

[0048] Considerando, agora, a figura 2, uma matriz O-D 200 correspondente à área de interesse 100 é representada. A matriz O-D 200 é referida a um respectivo intervalo de tempo ou intervalo de tempo de um período de tempo de observação, da forma descrita com mais detalhes a seguir.

[0049] A matriz O-D genérica 200 é, tipicamente, uma matriz quadrada que tem N fileiras i e N colunas j. Cada fileira e cada coluna são associadas a uma correspondente zona zn da área de interesse 100; assim, no exemplo da figura 1, a matriz O-D 200 compreende nove fileiras i = 1, ..., 9 e nove colunas j = 1, ..., 9.

[0050] Cada fileira i representa uma zona de origem zi para fluxos de tráfego de entidades físicas móveis (por exemplo, veículos terrestres) ao mesmo tempo em que cada coluna j representa uma zona de destino zj para fluxos de tráfego de tais entidades físicas móveis. Em outras palavras, cada elemento ou entrada genéricos od(i,j) da matriz O-D 200 representa o número de fluxos de tráfego que começam na zona zi (zona de origem) e que terminam na zona zj (zona de destino) no intervalo de tempo correspondente.

[0051] A diagonal principal da matriz O-D 200, que compreende as entradas od(i,j) com i = j (isto é, entradas od(i,j) com a mesma zona zn como zonas tanto de origem quanto de destino), é usualmente deixado vazia (por exemplo, com valores definidos em 0) ou os valores das entradas da diagonal principal od(i,j) são descartados, já que eles não representam um movimento entre as zonas da área de interesse (isto é, tais entradas não representam um fluxo de tráfego).

[0052] Da forma conhecida, fluxo de tráfego é fortemente dependente do horário. Por exemplo, durante um dia, o fluxo de tráfego é, tipicamente, mais denso durante as horas da manhã / entardecer nas quais a maior parte dos trabalhadores em deslocamento se desloca na direção de seu local de trabalho ou de volta para casa do que durante as horas mais tardes da noite. Portanto, o valor das entradas od(i,j) da matriz O-D 200 são fortemente dependentes do horário no qual dados de tráfego são coletados.

[0053] A fim de obter uma detalhada e confiável análise de tráfego, um período de observação predeterminado dos fluxos de tráfego na área de interesse também é estabelecido, por exemplo, o período de observação corresponde a um dia (24 horas) e ele é subdividido em um ou mais (preferivelmente, uma pluralidade) intervalos de tempo tsk (k = 1, ..., K, em que K é um número inteiro e K > 0). Cada intervalo de tempo tsk varia de um instante inicial t0(k) até um próximo instante t0(k+l) (excluído) que é o instante inicial do próximo intervalo de tempo tsk+1, ou: tsk = [t0(k), t0(k+l)).

[0054] De qualquer modo, modalidades da presente invenção que apresentam intervalos de tempo sobrepostos não são excluídas. Também, os intervalos de tempo tsk nos quais o período de observação é subdividido podem ter comprimentos diferentes uns dos outros.

[0055] No exemplo considerado, o período de observação de 24 horas foi subdividido em sete intervalos de tempo tsk (isto é, K = 7). Vantajosamente, cada intervalo de tempo tsk tem um respectivo comprimento que é inversamente proporcional a uma intensidade de tráfego esperada neste intervalo de tempo tsk (por exemplo, a densidade de tráfego esperada pode ser com base em prévias análises ou estimativa de tráfego). Por exemplo, intervalos de tempo com baixa intensidade de tráfego esperada pode ser definido para ter 6 horas de duração, intervalos de tempo com média intensidade de tráfego esperada podem ser definidos para ter 4 horas de duração e intervalos de tempo com alta intensidade de tráfego esperada podem ser definidos para ter 2 horas de duração; portanto, no exemplo considerado, o período de observação de, por exemplo, 24 horas foi subdividido em sete intervalos de tempo tsk da seguinte maneira: ts1 = [00:00, 06:00), ts2 = [06:00, 08:00), ts3 = [08:00, 12:00), ts4 = [12:00, 14:00), ts5 = [14:00, 18:00), ts6 = [18:00, 20:00) e ts7 = [20:00, 24:00).

[0056] De qualquer modo, é apontado que a solução de acordo com modalidades da presente invenção é independente de critérios aplicados para particionamento do período de observação em intervalos de tempo.

[0057] Considerando a figura 3, que mostra um conjunto 300 de matrizes O-D 200 do tipo da figura 2 referido na área de interesse 100, em que qualquer uma das matrizes O-D 200k do conjunto 300 é calculada para um intervalo de tempo correspondente tsk da pluralidade de intervalos de tempo nos quais o período de observação foi subdividido.

[0058] Em outras palavras, o conjunto 300 de matrizes O-D 200k, que, no geral, compreende um número K de matrizes O-D 200k, cada qual correspondente a um respectivo da pluralidade de intervalos de tempo nos quais o período de observação foi subdividido, no exemplo considerado, compreende sete (isto é, K = 7) matrizes O-D 2001 - 2007, cada qual referida a um correspondente dos K intervalos de tempo tsi - ts?.

[0059] A fim de obter uma confiável análise do fluxo de tráfego, dados de tráfego são usualmente coletados durante uma pluralidade de períodos de observação p (p = i, ..., P; em que P é um número inteiro e P > 0), por exemplo, uma pluralidade de períodos de observação de 24 horas, para obter um número p (p = i, ..., P) de diferentes conjuntos 300 de matrizes O-D 200k, cada um dos ditos diferentes conjuntos 300 de matrizes O-D 200k correspondendo a um respectivo período de observação p da pluralidade de períodos de observação p = i, ..., P. Subsequentemente, as matrizes O-D 200k de cada conjunto 300 são estatisticamente tratadas para computar um conjunto de matrizes O-D ponderado 200k no qual, preferivelmente, embora não limitativamente, a entrada genérica od(i,j) da matriz O-D genérica 200k contém um valor médio computado a partir dos P valores das correspondentes entradas od(i,j) de todas as P matrizes O-D 200k computadas para o mesmo intervalo de tempo tsk em cada um dos P períodos de observação.

[0060] A seguir, a título de simplicidade, apenas um único conjunto 300 de matrizes O-D 200k correspondente a um único período de observação p (isto é, p = P = i) será considerado, embora a solução de acordo com modalidades da presente invenção possa ser aplicada na análise de fluxo que apresenta qualquer número de períodos de observação p.

[0061] Voltando, agora, para a figura 4, um sistema 400 de acordo com uma modalidade da presente invenção é esquematizado para computar as matrizes O-D 200k do conjunto 300.

[0062] O sistema 400 é conectado em uma rede de comunicação, tal como uma rede de telefonia móvel 405, e é configurado para receber dados de posicionamento de cada dispositivo de comunicação de uma entidade física (por exemplo, um telefone celular de um indivíduo em um veículo) localizada na área de interesse 100. Por exemplo, a rede móvel 405 compreende uma pluralidade de estações bases 405a, cada qual adaptada para gerenciar comunicações de telefones celulares sobre uma ou mais células 405b (três células no exemplo em questão). Dados de posicionamento podem ser coletados em qualquer momento em que o telefone celular interaja com qualquer estação base 405a da rede móvel 405 (por exemplo, no ligamento / desligamento, atualização da área local, chamadas de entrada / saída, SMS e/ou MMS enviados / recebidos, acesso à Internet etc.) na área de interesse 100 durante o período de observação.

[0063] O sistema 400 compreende um motor de computação 410 adaptado para computar as matrizes O-D 200k, um repositório 415 (tais como uma base de dados, um sistema de arquivos, etc.) adaptado para armazenar dados (tais como os dados de posicionamento supramencionados). Além do mais, o repositório 415 também pode ser adaptado para armazenar matrizes O-D 200k. Preferivelmente, mas não limitativamente, o sistema 400 compreende uma ou mais interfaces de usuário 420 (por exemplo, um terminal de usuário) adaptadas para receber entradas a partir do, e para prover como saída as matrizes O-D 200k para o, usuário. Deve ser percebido que o sistema 400 pode ser provido de qualquer maneira conhecida; por exemplo, o sistema 400 pode compreender um único computador, ou uma rede de computadores distribuídos, tanto física (por exemplo, com uma ou mais máquinas principais que implementam o motor de computação 410 e o repositório 415 conectadas em outras máquinas que implementam as interfaces de usuário 420) quanto virtual (por exemplo, pela implementação de uma ou mais máquinas virtuais em uma rede de computadores).

[0064] Em operação, os dados de posicionamento detectado são associados a respectivos dados de sincronização (isto é, os instantes de tempo nos quais os dados de posicionamento são detectados) e armazenados no repositório 415. Os dados de posicionamento e de sincronização são processados pelo motor de computação 410, que calcula cada matriz O-D 200k do conjunto 300, como será descrito a seguir.

[0065] Finalmente, o conjunto 300 de matrizes O-D 200k é feito acessível ao usuário através da interface de usuário 420, e o usuário pode realizar a análise dos fluxos de tráfego usando as matrizes O-D 200k.

[0066] Na solução de acordo com uma modalidade da presente invenção, o sistema 400 é adaptado para permitir que o usuário modifique parâmetros (tais como um número e/ou um tamanho de zonas zn, e/ou um número e/ou uma duração dos intervalos de tempo tsk, etc.) usados para computar cada matriz O-D 200k, e fazer com que o motor de computação 410 compute diferentes conjuntos 300 de matrizes O-D 200k de acordo com os parâmetros modificados de uma maneira rápida e confiável e sem a necessidade de recoletar e/ou reanalisar os dados de tráfego.

[0067] Modalidades da presente invenção compreendem a computação, começando a partir dos dados empíricos coletados, de um conjunto de base 500 de matrizes O-D elementares ou básicas 505h (com h = 1,..., H; em que H é um número inteiro e H > K, isto é igual ou maior que o número de intervalo de tempo ts1 - ts7), da forma mostrada na figura 5.

[0068] Em outras palavras, a fim de computar o conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h, o período de observação durante o qual os dados empíricos foram coletados é vantajosamente subdividido em inúmeros intervalos de tempo elementares ou básicos que são pelo menos iguais ao, preferivelmente maiores que o, número de intervalos de tempo que permite-se que o usuário do sistema 400 defina para a computação do conjunto 300 de matrizes O-D 200k. Isto é, o período de observação durante o qual os dados empíricos foram coletados é subdividido em uma pluralidade de intervalos de tempo básicos tsbh que vantajosamente têm uma granularidade mais fina no tempo, sendo mais curtos que os (ou, no máximo, iguais aos) intervalos de tempo tsk que permite-se que o usuário do sistema 400 defina. Por exemplo, o período de observação considerado de 24 horas pode ser subdividido em 48 intervalos de tempo básicos tsb1, ..., tsb48, cada um dos quais tem 30 minutos de duração, em vez dos exemplares sete intervalos de tempo tsk descritos no exposto (mesmo embora modalidades da presente invenção com intervalos de tempo básicos de duração desigual não sejam excluídas).

[0069] Similarmente aos intervalos de tempo tsk, cada intervalo de tempo básico tsbh varia de um instante inicial t0(h) até um próximo instante t0(h+1) (excluído), que é o instante inicial do próximo tempo básico tsbh+1, ou: tsbh = [t0(h), t0(h+1)).

[0070] De qualquer modo, modalidades da presente invenção que apresentam intervalos de tempo sobrepostos básicos não são excluídas.

[0071] Vantajosamente, como é visível na figura 6, a área de interesse 100 é subdividida em uma pluralidade de M (em que M é um número inteiro, e M > N) zonas elementares ou básicas zbm (m = 1, ..., M) que são menores que - ou, no máximo, iguais a - as zonas zn que permite-se que o usuário do sistema 400 defina para a computação do conjunto 300 de matrizes O-D 200k. Na figura 6, o particionamento exemplar em zonas zn mostrado na figura 1 é representado por linhas pontilhadas. Em outras palavras, a área de interesse é subdividida em inúmeras zonas básicas zbm que são pelo menos iguais, mas preferivelmente maiores que o número de zonas zn que (da forma mostrada na figura 1) permite-se que o usuário do sistema 400 defina para a computação do conjunto 300 de matrizes O-D 200k.

[0072] Cada zona básica zbm tem um correspondente centroide 610m. Por exemplo, cada zona básica zbm pode ser selecionada para ser substancialmente igual a uma célula 405b da rede móvel 405 (isto é, a área de interesse 100 compreende M células da rede móvel 405b).

[0073] O conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h compreende uma matriz básica O-D 505h para cada intervalo de tempo básico tsbh no qual o período de observação foi subdividido. No exemplo em questão, o conjunto de base 500 compreende 48 matrizes O-D básicas 5051, ..., 50548.

[0074] Similarmente às matrizes O-D 200k, a matriz genérica básica O-D 505h é uma matriz quadrada que tem M fileiras i' e M colunas j'. Cada fileira i' e cada coluna j' são associadas a uma correspondente zona básica zbi da área de interesse 100. Cada fileira i' representa uma zona de origem básica zbi', ao mesmo tempo em que cada coluna j' representa uma zona de destino básica zbj' para fluxos de tráfego de entidades físicas móveis. Em outras palavras, cada entrada básica odb(i'j') das matrizes O-D básicas 505h representa o número de fluxos de tráfego iniciados na zona básica zbi' (origem) e terminados na zona básica zbj' (destino). Similarmente às matrizes O-D 200k, cada entrada básica odb(i'j') com i' = j', isto é, entradas básicas na diagonal principal da matriz genérica básica O-D 505h (em relação à mesma zona zbm tanto como origem quanto como destino) é considerada desprovida de qualquer valor (pelos mesmos motivos explicados anteriormente).

[0075] Vantajosamente, a matriz genérica básica O-D 505h tem uma granularidade (ou resolução), no geral, mais fina, em termos de tamanho e número das zonas nas quais a área de interesse 100 é subdividida, do que a matriz O-D genérica 200k que será computada pelo sistema 400 com base nos parâmetros inseridos pelo usuário (já que M > N), isto é, o tamanho das zonas básicas zbm (m = 1, ..., M) é menor que - ou, no máximo, igual a - o tamanho das zonas zn que permite-se que o usuário do sistema 400 defina para a computação do conjunto 300 de matrizes O-D 200k. O conjunto de base 500 também tem uma granularidade, no geral, mais fina, em termos de subdivisão do período de observação em intervalos de tempo, do que o conjunto 300 de matrizes O-D 200k que será computado pelo sistema 400 com base nos parâmetros inseridos pelo usuário (já que H > K), isto é, os intervalos de tempo básicos tsbh aos quais cada matriz O-D 505h do conjunto de base 500 corresponde são mais curtos que (ou, no máximo, iguais a) os intervalos de tempo tsk.

[0076] A computação do conjunto de base 500 das matrizes básicas 505h - uma vez que os parâmetros para particionamento da área de interesse 100 e o período de observação forem determinados - pode ser realizada de qualquer maneira conhecida, sem fugir do escopo da presente invenção. Por exemplo, os dados empíricos necessários para computar as matrizes O-D básicas 505h podem ser coletados e processados por meio de procedimentos similares àqueles propostos em F. Calabrese et al. "Estimating OriginDestination Flows Using Mobile Phone Location Data", IEEE Pervasive, pp. 36-44, October-December 2011 (vol. 10 no. 4).

[0077] A seguir, em relação em conjunto aos fluxogramas esquemáticos mostrados nas figuras 7A e 7B, algumas etapas de um método 700 de acordo com uma modalidade da presente invenção implementada pelo sistema 400 para computar um conjunto desejado 300 de matrizes O-D 200 serão descritas.

[0078] O método 700 inicia no bloco 702, mediante ativação pelo sistema 400 (por exemplo, em resposta a uma solicitação de usuário realizada através da interface de usuário 420 ou automaticamente quando todos os dados de tráfego em relação a um período de observação tiverem sido coletados), e a inicialização do sistema 400 é realizada no bloco 704, em que tanto um contador de intervalos de tempo básicos ch quanto um contador de matriz O-D ck são definidos em um (isto é, ch = 1, ck = 1). Os contadores ch e ck podem ser implementados tanto por hardware quanto por software (por exemplo, compreendidos no motor de computação 410).

[0079] Então, no bloco 706, a presença no repositório 415 de um conjunto de base 500 de matrizes básicas 505h é verificada. No caso negativo, isto é, se nenhum conjunto de base 500 existir no repositório, o método decresce no bloco 708, enquanto que, no caso afirmativo, isto é, se um conjunto de base 500 já existir no repositório, o método passa para o bloco 710 no qual pergunta-se ao usuário se ele deseja inserir novos parâmetros para a computação de um novo conjunto de base 500 de matrizes O-D básicas 505h, modificado em relação ao já existente conjunto de base 500. No caso negativo (isto é, se o usuário não desejar modificar o conjunto de base já existente 500), o método 700 passa para o bloco 712, primeira etapa de um grupo de computação de matrizes O-D 714 das etapas adaptadas para computar o conjunto 300 de matrizes O-D 200k com base no conjunto existente 500 de matrizes básicas 505h. No caso afirmativo, o método decresce no bloco 716.

[0080] De volta ao bloco 708, pergunta-se para o usuário se ele deseja modificar as zonas básicas zbm e/ou os intervalos de tempo básicos tsbh em relação, por exemplo, às definições padrões do sistema, por exemplo, armazenadas no repositório 415 (o usuário pode fazer o mesmo pela inserção de parâmetros que são usados para definir diferentes zonas básicas zbm e/ou diferentes intervalos de tempo básicos tsbh, diferentes das zonas básicas padrões zbm e dos intervalos de tempo básicos padrões tsbh) e usadas na computação das matrizes básicas 505h.

[0081] No caso negativo, isto é, no caso em que o usuário não desejar modificar as zonas básicas zbm e/ou os intervalos de tempo básicos tsbh, o método 700 salta para o bloco 718, primeira etapa de um grupo de computação das matrizes básicas 720 das etapas adaptadas para computar o conjunto de base 50as de matrizes O-D 505h. No caso afirmativo, isto é, no case em que o usuário desejar modificar as zonas básicas zbm e/ou os intervalos de tempo básicos tsbh, o método 700 prossegue para o bloco 716, em que pede-se que o usuário insira (por exemplo, através da interface de usuário 420) novos parâmetros para a computação das matrizes O-D básicas 505h e decresça para o grupo de computação da matriz básica 720.

[0082] Por exemplo, os intervalos de tempo básicos tsbh podem ser definidos através da interface de entrada 420 por um usuário, que pode inserir o número H de intervalos de tempo básicos tsbh e os limites (isto é, t0(h), t0(h+1)) dos mesmos, ou permitir que o motor de computação 410 subdivida o período de observação p (isto é, 24 horas) em intervalos de tempo básicos tsbh de igual duração ou, inversamente, o usuário pode definir uma duração de tempo para os intervalos de tempo básicos tsbh e permitir que o motor de computação 410 defina o número H de intervalos de tempo básicos tsbh. Quando o usuário inserir limites para os intervalos de tempo básicos tsbh, ele também pode escolher que alguns ou todos os intervalos de tempo básicos adjacentes tsbh sobreponham uns com os outros.

[0083] Além do mais ou alternativamente, também, as zonas básicas zbm podem ser definidas através da interface de usuário 420 por um usuário, por exemplo, pela inserção de dados de vetor geoespaciais (por exemplo, em formatos shapefile, kml ou kmz) em que cada zona básica zbm é definida por meio de coordenadas geográficas de vértices de um correspondente polígono. O usuário pode, por exemplo, inserir dados de vetor geoespaciais que definem as células 405b da rede de telefonia móvel 405 ou dados de vetor geoespaciais nos quais um ou mais grupos das células 405b são agregados (isto é, se uma granularidade mais grosseira for suficiente para as zonas básicas zbm).

[0084] No bloco 718, a primeira etapa do grupo de computação da matriz básica 720 das etapas é realizada, que compreende subdividir a área de interesse 100 em zonas básicas zbm de acordo com os parâmetros inseridos pelo usuário (no bloco 716) ou de acordo com definições padrões do sistema. Por exemplo, o sistema 400 pode ser adaptado para associar cada zona básica zbm com uma correspondente das células de rede 405b da rede móvel 405 implantada na área de interesse 100.

[0085] O método 700 prossegue para o bloco 722 (segunda etapa do grupo de computação da matriz básica 720), em que o período de observação é subdividido em intervalos de tempo básicos tsbh, de acordo com parâmetros inseridos pelo usuário (no bloco 716) ou de acordo com definições padrões do sistema. A subdivisão do período de observação pode ser realizada por meio de qualquer algoritmo adequado.

[0086] Então, no bloco 724 (terceira etapa do grupo de computação da matriz básica 720) o motor de computação 410 computa, uma em cada iteração, as matrizes O-D básicas 505h do conjunto de base 500, que são associadas aos respectivos intervalos de tempo básicos tsbh.

[0087] O controle da iteração do bloco 724 é feito no bloco 726 (quarta etapa do grupo de computação da matriz básica 720), em que é verificado se o contador de intervalos de tempo básicos ch alcançaram o valor H (ch = H, isto é, todas as matrizes O-D básicas 505h do conjunto 500 foram computadas). Se não, o contador de intervalos de tempo básicos ch é aumentado em 1 (isto é, ch = ch + 1) na etapa 728, e o método 700 retorna para o bloco 724, para computar uma outra matriz básica O-D 505h do conjunto 500.

[0088] Quando o contador de intervalos de tempo básicos ch tiver alcançado o valor H, todas as matrizes O-D básicas 505h foram computadas, e o método 700 armazena (por exemplo, no repositório 415) o conjunto de base recentemente computado 500 das matrizes O-D básicas 505h no bloco 730 (sexta etapa do grupo básico 720), e decresce para o grupo de computação de matrizes O-D 714 das etapas.

[0089] No bloco 712, a primeira etapa do grupo de computação de matrizes O-D 714 das etapas é realizada, que compreende pedir para que o usuário do sistema 400 insira parâmetros para a definição das zonas zn e dos intervalos de tempo tsk que serão usados para a computação do conjunto 300 de matrizes O-D 200k começando a partir do conjunto de base armazenado 500 das matrizes O-D básicas 505h. Também pode ser pedido que o usuário escolha um algoritmo (por exemplo, dentre inúmeros possíveis algoritmos armazenados no repositório 415). Por exemplo, o usuário pode manualmente definir (por exemplo, através da interface de usuário 420), pelo menos parcialmente, tais zonas zn e intervalos de tempo tsk. Vantajosamente, as zonas zn e os intervalos de tempo tsk são definidos de uma maneira similar àquela descrita anteriormente em conexão com intervalos de tempo básicos tsbh e zonas básicas zbm. Em outras palavras, intervalos de tempo tsk podem ser definidos por meio de uma duração e/ou limites de tempo (isto é, t0(k) e t0(k+l)) dos mesmos, ao mesmo tempo em que zonas zn podem ser definidas por meio de dados de vetor geoespaciais.

[0090] No bloco 731, as zonas zn e os intervalos de tempo tsk são definidos.

[0091] O método 700 decresce para o bloco 732, no qual subconjuntos de M' zonas básicas zbm (1 < M' < M) são associados a respectivas zonas zn da área de interesse 100, cada uma das zonas zn incluindo um respectivo de tais subconjuntos de M' zonas básicas zbm. Os critérios usados para associar inúmeras zonas básicas zbm com uma respectiva zona zn podem variar amplamente e não devem ser considerados como limitantes para a presente invenção. Por exemplo, uma zona básica zbm pode ser associada a uma correspondente zona zn se a centroide 610m da zona básica zbm estiver compreendida na área da zona zn; alternativamente, uma zona básica zbm pode ser associada a uma zona zn se pelo menos metade da área da zona básica zbm estiver compreendida na área da zona zn.

[0092] A seguir, no bloco 734, grupos de H' intervalos de tempo básicos tsbh compreendidos em respectivos intervalos de tempo tsk são selecionados (1 < H' < H). Por exemplo, em relação ao intervalo de tempo ts4 = [12:00, 14:00), os seguintes quatro intervalos de tempo básicos tsb25 = [12:00, 12:30), tsb26 = [12:30, 13:00), tsb27 = [13:00, 13:30) e tsb28 = [13:30, 14:00) são selecionados.

[0093] No próximo bloco 736, uma matriz O-D transicional genérica 800k, mostrada na figura 8, é computada pela combinação de um subconjunto de matrizes O-D básicas 505h que refere-se aos grupos de H' intervalos de tempo básicos tsbh previamente selecionados no bloco 734. A matriz O-D transicional genérica 800k corresponde ao intervalo de tempo tsk e compreende M fileiras i' e M colunas j', em que M é, da forma discutida no exposto, o número de zonas básicas zbh.

[0094] Preferivelmente, embora não limitativamente, a entrada da matriz O-D transicional genérica odt(i'j') da matriz O-D transicional genérica 800k é computada pela soma das correspondentes entradas básicas odb(i'j') de cada uma das H' matrizes O-D básicas 505h associadas aos H' intervalos de tempo básicos selecionados tsbh, ou:

em que odb(i',j');h indica a entrada odb(i'j') da matriz básica O-D 505h.

[0095] Por exemplo, cada entrada da matriz O-D transicional odt(i'j') da matriz O-D transicional 8004 (isto é, referida no intervalo de tempo ts4) é computada pela adição das correspondentes entradas básicas odb(i',j');25, odb(i',j');26, odb(i',j');27 e odb(i',j');28 (isto é, odt(i',j') = odb(i',j');25 + odb(i',j');26 + odb(i',j');27 + odb(i',j');28) das matrizes O-D básicas 50525, 50526, 50527 e 50528.

[0096] No próximo bloco 738, o motor de computação 410 computa uma matriz O-D 200k do conjunto 300 de matrizes O-D. O motor de computação 410 combina um subconjunto de M' fileiras i' da matriz O-D transicional calculada 800k obtendo uma correspondente fileira i da correspondente matriz O-D 200k, e combina um subconjunto de M' colunas j' da matriz O-D transicional calculada 800k obtendo uma correspondente coluna j da correspondente matriz O-D 200k. Em outras palavras, uma entrada od(i,j) que pertence à fileira i e à coluna j da matriz O-D 200k, em que a dita entrada od(i,j) é referida à zona de origem zi e à zona de destino j, resulta da combinação de um subconjunto de M' entradas odb(i',j') nas fileiras i' da matriz O-D transicional 800k, referida às zonas básicas zbi' compreendidas na zona zi e a partir da combinação de um subconjunto de M' entradas odb(i'j') nas colunas j' referidas às zonas básicas zbj' compreendidas na zona zj.

[0097] Por exemplo, a entrada genérica od(i,j) da matriz O-D computada 200k pode ser calculada como a soma das correspondentes M' entradas da matriz O-D transicional odt(i',j') referidas aos conjuntos de zonas de origem e de destino básicas zbi' e zbj', respectivamente, compreendidas nas respectivas zonas de origem e de destino zi e zj, respectivamente, ou:

[0098] A matriz O-D genérica 200k é assim computada.

[0099] Nada impede a computação de um conjunto de matrizes O-D transicionais alternativas (não mostradas), por exemplo, uma matriz O-D transicional para cada intervalo de tempo básico tsbh, com entradas correspondentes às zonas zn, pela combinação de um subconjunto de M' entradas odb(i',j') nas fileiras i' referidas às zonas de origem básicas zbi' compreendidas na zona de origem zi e em colunas j' referidas às zonas de destino básicas zbj' compreendidas na zona de destino zi, ou:

[00100] Subsequentemente, cada matriz O-D 200k é computada pela combinação de um subconjunto de matrizes O-D transicionais alternativas referidas aos intervalos de tempo básicos tsbh compreendidos no intervalo de tempo tsk, ou:

em que odt(i,j);h indica a entrada odt(i,j) da h-ésima matriz O-D transicional básica alternativa.

[00101] Para a computação de todas as matrizes O-D 200k, blocos 736 e 738 são iterados; o controle da iteração é feito pelo uso do contador de matriz O-D ck, que, em cada iteração, é aumentado em 1 (bloco 742) até que ele alcance o valor K (ck = K, isto é, todas as matrizes O-D 200k do conjunto 300 foram computadas) (bloco 740).

[00102] Quando todas as matrizes O-D 200k foram calculadas, no bloco 744, o método 700 armazena (por exemplo, no repositório 415) o conjunto recentemente computado 300 de matrizes O-D 200k.

[00103] No bloco 746, o completo conjunto 300 de matrizes O-D 200k é transmitido para a interface de usuário 420. O usuário pode explorar o conjunto 300 de matrizes O-D 200k para realizar a análise de tráfego.

[00104] Posteriormente, no bloco 748, pergunta-se para o usuário se o conjunto 300 de matrizes O-D 200k precisa ser recomputado de acordo com diferentes parâmetros (isto é, se as zonas zn e os intervalos de tempo tsk devem ser mudados). No caso afirmativo, o método 700 retorna para o bloco 712; ao contrário, o método 700 termina no bloco 750.

[00105] Em outras modalidades, a presente invenção pode compreender métodos que apresentam diferentes etapas, ou algumas etapas podem ser realizadas em uma ordem diferente ou em paralelo.

[00106] Em modalidades da presente invenção, o sistema 400 pode permitir que o usuário defina somente qualquer uma entre a subdivisão da área de interesse 100 em uma correspondente pluralidade de zonas zn e a subdivisão do período de observação na pluralidade de intervalos de tempo tsk. Por exemplo, qualquer uma da pluralidade de zonas zn pode ser definida igual à existente pluralidade de zonas básicas zbm, ou a pluralidade de intervalos de tempo tsk pode ser definida igual à existente pluralidade de intervalos de tempo básicos tsbh. Por exemplo, se o usuário escolher subdividir a área de interesse 100 em N zonas zn, mas ele não definir uma subdivisão do período de observação em K intervalos de tempo tsk (K é definido igual a H), o motor de computação 410 irá definir os intervalos de tempo tsk iguais aos intervalos de tempo básicos tsbh, e o motor de computação 410 irá computar um correspondente conjunto de H matrizes O-D de tamanho N x N. Inversamente, se o usuário escolher subdividir apenas o período de tempo em K intervalos de tempo tsk, mas ele não definir uma subdivisão da área de interesse 100 em N zonas zn (N é definido igual a M), o motor de computação 410 irá definir a zona zn igual às zonas básicas zbm, e, então, o motor de computação 410 irá computar um correspondente conjunto de K matrizes O-D básicas, cada qual com tamanho M x M.

[00107] Em ainda uma outra modalidade da presente invenção (não mostrada nos desenhos), por exemplo, quando acesso à interface de usuário 420 do sistema 400 for provido para um ou mais usuários assinantes por um provedor de um correspondente serviço de zoneamento, as zonas básicas zbm e os intervalos de tempo básicos tsbh podem ser fixos (por exemplo, eles são definidos e/ou podem ser modificados apenas por um administrador do provedor de serviço) e os usuários assinantes podem ter a capacidade de definir e/ou modificar apenas a subdivisão em zonas zn e/ou intervalos de tempo tsk. Em outras palavras, depois de ter certificado, no bloco 706, a presença, no repositório 415, de um conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h, o fluxo de operação salta diretamente para o bloco 712, a primeira etapa do grupo de computação das matrizes O-D 714 das etapas; se, ao contrário, nenhum conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h estiver presente no repositório 415, o fluxo de operação salta para o bloco 724, em que o conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h é automaticamente computado (isto é, de acordo com parâmetros definidos pelo provedor do sistema).

[00108] Graças ao sistema 400 e/ou ao método 700 de acordo com as modalidades descritas da presente invenção, é possível computar uma pluralidade de conjuntos 300 de matrizes O-D 200k pela variação dos parâmetros usados para construir os mesmos em um tempo de operação muito limitado e sem a necessidade de reanalisar e reeditar os dados de tráfego coletados. Também deve ser percebido que, uma vez que o conjunto de base 500 das matrizes O-D básicas 505h tiver sido computado, qualquer outra iteração do método 700, usando o conjunto de base 500 já disponível das matrizes O-D básicas 505h, resulta muito mais rápida que a primeira iteração do mesmo (já que as etapas nos blocos 708 - 728 não precisam ser realizadas).

Claims (14)

1. Método (700) para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de entidades físicas em uma área geográfica (100) durante pelo menos um período de tempo predeterminado, em que para cada entidade física os dados compreendem uma pluralidade de dados de posicionamento que representam as posições detectadas do elemento naquela área geográfica e os dados de tempo correspondentes que identificam instantes nos quais cada posição é detectada, o método compreendendo: - subdividir (731) a área geográfica em pelo menos duas zonas (zn); - subdividir (731) aquele pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo (tsk); - identificar (732-738) um número (od(i,j)) de entidades físicas que fluíram de uma primeira zona (zi) de ditas pelo menos duas zonas para uma segunda zona (zj) daquelas pelo menos duas zonas durante cada intervalo de tempo, e - computar (738) uma matriz Origem-Destino (200k) para cada intervalo de tempo de dito(s) um ou mais intervalos de tempo com base em tal identificação, cada matriz Origem-Destino (200k) compreendendo uma respectiva fileira para cada uma de ditas pelo menos duas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma de ditas pelo menos duas zonas onde o fluxo das entidades físicas pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada (od(i,j)) da matriz Origem- Destino (200k) sendo indicativa do número de entidades físicas que, durante o intervalo de tempo correspondente, fluíram de uma primeira zona (zi) daquelas pelo menos duas zonas para uma segunda zona (zj), caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: - subdividir (718) a área geográfica numa pluralidade de zonas básicas (zbm); - subdividir (722) dito pelo menos um período de tempo numa pluralidade de intervalos de tempo básicos (tsbh), em que aquelas zonas básicas são menores do que as ditas zonas, e/ou aqueles intervalos de tempo básicos são mais curtos do que dito(s) um ou mais intervalos de tempo; - identificar (724-728) um número adicional de elementos que fluíram de uma primeira zona básica (zbi’) da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica (zbj’) da pluralidade de zonas básicas durante cada intervalo de tempo básico; - computar (724) uma matriz Origem-Destino básica (505h) para cada intervalo de tempo básico com base numa tal identificação, cada matriz origem-destino básica compreendendo uma respectiva fileira (zi’) para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna (zj’) para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo básico correspondente, e cada entrada (odb(i’,j’)) da matriz Origem-Destino básica (505h) compreende o número adicional de elementos que fluíram de uma primeira zona básica (zbi’) da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica (zbj’) da pluralidade de zonas básicas, e em que a etapa de identificar um número de elementos que fluíram de uma primeira zona para uma segunda zona, durante cada intervalo de tempo, compreende: - combinar (736) juntos um subconjunto selecionado de matrizes Origem-Destino básicas para cada matriz Origem-Destino, e - combinar (738) juntos subconjuntos selecionados de entradas (odb(i’,j’)) em cada subconjunto combinado de matrizes Origem-Destino básicas, ou - combinar juntos subconjuntos selecionados de entradas (odb(i’,j’)) em cada matriz Origem-Destino básica, e - combinar juntos subconjunto selecionado de matrizes Origem- Destino básicas tendo subconjuntos selecionados combinados de entradas para cada matriz Origem-Destino, em que a etapa de combinar juntos subconjunto selecionado de matrizes Origem-Destino básicas para cada matriz Origem-Destino compreende: - computar (736) uma matriz Origem-Destino transicional (800k) para cada intervalo de tempo combinando um subconjunto de matrizes Origem- Destino básicas (505h), cada uma correspondendo a um intervalo de tempo básico selecionado do subconjunto selecionado de intervalos de tempo básicos, cada matriz Origem-Destino destino transicional compreendendo uma respectiva fileira (zi’) para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna (zj’) para cada uma da pluralidade de zonas básicas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada (odb(i’,j’)) de dita matriz Origem-Destino transicional (800k) compreende um número de elementos que fluíram de uma primeira zona básica (zbi’) da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica (zbj’) da pluralidade de zonas básicas durante o intervalo de tempo correspondente.

2. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a etapa de identificar um número de elementos que fluíram de uma primeira zona para uma segunda zona durante cada intervalo de tempo de dito(s) um ou mais intervalos de tempo compreende: - selecionar (734) um subconjunto de intervalos de tempo básicos compreendidos no intervalo de tempo, e - selecionar (732) um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona.

3. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de a etapa de selecionar um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona compreender: - selecionar uma zona básica se um percentual selecionado de uma área de dita zona básica estiver compreendido na zona.

4. Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que cada zona básica da pluralidade de zonas básicas compreende um centroide (610m) representando um concentrador para os fluxos de elementos em dita zona básica, e em que a etapa de selecionar um subconjunto de zonas básicas compreendidas na zona compreende: - selecionar uma zona básica se o centroide de dita zona básica estiver compreendido na zona.

5. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a etapa de computar (738) uma matriz Origem-Destino (200k) para cada intervalo de tempo compreende adicionalmente: - combinar (738) juntos um subconjunto de entradas (odb(i’,j’)) da matriz Origem-Destino transicional, cada uma correspondendo a uma zona básica selecionada do subconjunto de zonas básicas.

6. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 4, caracterizado pelo fato de a etapa de combinar juntos subconjuntos selecionados de entradas em cada matriz Origem-Destino básica compreender: - computar (736) uma matriz Origem-Destino transicional para cada intervalo de tempo básico combinando subconjuntos selecionados de entradas da matriz Origem-Destino básica correspondente, cada matriz Origem-Destino transicional compreendendo uma respectiva fileira para cada uma da pluralidade de zonas onde o fluxo de elementos pode ter começado e uma respectiva coluna para cada uma daquela pluralidade de zonas onde o fluxo de elementos pode ter terminado durante o intervalo de tempo correspondente, e cada entrada (odb(i’,j’)) da matriz Origem-Destino transicional compreende um número de elementos que fluíram de uma primeira zona (zi) de tais pelo menos duas zonas para uma segunda zona (zj) daquelas pelo menos duas zonas durante o intervalo de tempo básico correspondente.

7. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a etapa de computar (738) uma matriz Origem-Destino (200k) para cada intervalo de tempo compreende adicionalmente: - combinar juntos um subconjunto de matriz Origem-Destino transicional, cada uma delas correspondendo a um intervalo de tempo básico selecionado do subconjunto selecionado de intervalos de tempo básicos.

8. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente as etapas de: - modificar (708, 710, 716) parâmetros usados para subdividir a área geográfica numa pluralidade de zonas básicas e/ou aquele pelo menos um período de tempo numa pluralidade de intervalos de tempo básicos, de acordo com uma solicitação de usuário, e reiterar as etapas de - subdividir (718) a área geográfica numa pluralidade de zonas básicas (zbm) menores do que as zonas, e/ou - subdividir (722) aquele pelo menos um período de tempo numa pluralidade de intervalos de tempo básicos (tsbh), tais intervalos de tempo básicos sendo mais curtos do que os intervalos de tempo, de acordo com os parâmetros modificados, e reiterar as etapas de - identificar (724-728) um outro número (odb(i’,j’)) de elementos que fluíram de uma primeira zona básica (zbi’) da pluralidade de zonas básicas para uma segunda zona básica (zbj’) da pluralidade de zonas básicas durante cada intervalo de tempo básico, e - computar (724) uma matriz Origem-Destino básica (505h) para cada intervalo de tempo básico com base em tal identificação.

9. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente as etapas de: - modificar (712, 748) parâmetros usados para subdividir a área geográfica numa pluralidade de zonas e/ou aquele pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo, de acordo com uma solicitação de usuário, e reiterar as etapas de - subdividir (731) a área geográfica em pelo menos duas zonas (zn); - subdividir (731) aquele pelo menos um período de tempo em um ou mais intervalos de tempo (tsk); - identificar (732-738) um número (od(i,j)) de elementos que fluíram de uma primeira zona (zi) de ditas pelo menos duas zonas para uma segunda zona (zj) daquelas pelo menos duas zonas durante cada intervalo de tempo, e - computar (738) uma matriz Origem-Destino (200k) para cada intervalo de tempo de dito(s) um ou mais intervalos de tempo com base em tal identificação.

10. Método de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que uma rede de telecomunicação de rádio (405) que opera através de uma pluralidade de células de telecomunicação (405b) é implantada na área geográfica, e os dados gerenciados referem-se a um ou mais dispositivos de telecomunicação móveis, cada dispositivo de telecomunicação móvel estando associado com um respectivo elemento dos elementos em fluxo, a etapa de subdividir área geográfica numa pluralidade de zonas básicas compreende: - associar cada zona básica da pluralidade de zonas básicas com pelo menos uma célula de telecomunicação correspondente daquela rede (405) de telecomunicação de rádio.

11. Sistema (400) para gerenciar dados em relação a um ou mais fluxos de elementos numa área geográfica (100) durante pelo menos um período de tempo predeterminado, em que uma rede de telecomunicação de rádio (405) subdividida numa pluralidade de células de telecomunicação (405b) é implantada em dita área geográfica (100), o sistema sendo caracterizado pelo fato de que compreende: - um elemento de armazenamento (415) adaptado para armazenar dados que compreendem uma pluralidade de dados de posicionamento, os quais representam posições detectadas do elemento em dita área geográfica, e dados de tempo correspondentes identificando instantes nos quais cada posição é detectada, e -um motor de computação (410) adaptado para computar pelo menos uma matriz (200k; 505h; 800k), com base em dados armazenados em um repositório, por implementação do método (400) conforme definido em qualquer uma das reivindicações 1 a 10.

12. Sistema de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de o elemento de armazenamento (415) ser ainda adaptado para armazenar a referida pelo menos uma matriz (200k; 505h; 800k) computada pelo motor de computação.

13. Sistema de acordo com a reivindicação 11 ou reivindicação 12, caracterizado por compreender adicionalmente pelo menos uma interface de usuário (420) adaptada para emitir informações para, e receber informações de entradas de, pelo menos um usuário.

14. Sistema de acordo com a reivindicação 11 ou reivindicação 12, caracterizado por ser adicionalmente adaptado para coletar dados em relação a uma pluralidade de dispositivos de telecomunicação móveis compreendidos na área de interesse, cada dispositivo de telecomunicação móvel estando associado com um respectivo elemento dos elementos em fluxo na área de interesse.

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