MACHINE LEARNING NA SEGURANÇA PÚBLICA: UMA ANÁLISE DE POSSÍVEIS PROBLEMAS MECÂNICOS EM VIATURAS POLICIAIS

Autores

  • Ronnie Carlos Tavares Nunes UFSC https://orcid.org/0000-0002-2373-511X
  • Alexandre Leopoldo Gonçalves Universidade Federal de Santa Catarina
  • Bartholomeo Oliveira Barcelos Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Palavras-chave:

inteligência artificial, segurança pública, viaturas operacionais, análise de texto

Resumo

O objetivo deste artigo é identificar a viabilidade de aplicação das ferramentas da inteligência artificial para detecção de possíveis problemas veiculares, reportados pelos policiais, que possuem potencial para causar acidentes graves. Foi utilizado o aprendizado de máquina como ferramenta para análise de dados textuais extraídos do sistema Parte Diária Informatizada, um sistema utilizado pela Polícia Rodoviária Federal que registra dados operacionais. A metodologia utilizada emprega a abordagem de aprendizado supervisionado. Os resultados indicaram a viabilidade da ferramenta, sendo que o algoritmo de Regressão Logística apresentou o melhor resultado, com uma acurácia de 0,835. Entretanto, o estudo evidenciou a necessidade de um conjunto de dados robusto para realizar o treinamento do algoritmo de aprendizado de máquina.

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Publicado

2022-12-05

Como Citar

Nunes, R. C. T., Gonçalves, A. L., & Barcelos, B. O. . (2022). MACHINE LEARNING NA SEGURANÇA PÚBLICA: UMA ANÁLISE DE POSSÍVEIS PROBLEMAS MECÂNICOS EM VIATURAS POLICIAIS. Anais Do Congresso Internacional De Conhecimento E Inovação – Ciki, 1(1). Recuperado de https://proceeding.ciki.ufsc.br/index.php/ciki/article/view/1290

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