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- Special issue on advances in multimedia interaction and visualizationPublication . FRANCESE, Rita; Banissi, Ebad; Datia, Nuno; Risi, MicheleInformation Visualization is the field of study concerned with the development of methods for transforming abstract, complex data into visual representations in order to make that data more easily communicable and understandable. Technological advances enable information visualization in many areas, such as Visual Analytics, social media, geo-sociology, health, business, security and more. Interactivity and visualization increase the engagement with users, as they place them at the core of processes of access, dialogue, and relation with data providing visualization models for easy-to-use interactive systems. The use of interactive visualization in multimedia provides a powerful means for investigating, exploring, and imagining new communication modalities we will use in the near future. This special issue collected emerging contributions in the area of multimedia interaction and its applications for information visualization with different types of data. It includes a selection of the best papers presented at iV 2019, the 23rd International Conference on Information Visualizations. The conference took place in two different locations: 02–05 July 2019 in Paris (France) and 16–19 July 2019 in Adelaide, Australia. Participants included 70+ researchers from more than 23 countries.
- Mobilidade urbana sustentável: plataforma inteligente de monitorizaçãoPublication . Vaz, João; Datia, Nuno; Pós-de-Mina Pato, MatildeO parque automóvel circulante em Portugal tem sofrido um crescimento constante, quer em número de veículos, quer na idade média dos veículos. Os congestionamentos de trânsito, com particular incidência nos centros urbanos, e.g. a cidade de Lisboa, resultam em impactos negativos na vida dos cidadãos, onde se incluem problemas de saúde, económicos, sociais e ambientais. Com recurso a diferentes formas de sensorização é possível estudar, compreender e prever fluxos de tráfego em zonas de interesse nos centros urbanos. A partir de modelos de aprendizagem automática, neste trabalho é possível criar e utilizar modelos preditivos de indicadores de tráfego, para diferentes momentos e pontos de interesse na cidade de Lisboa. Os resultados preliminares mostraram que, com o algoritmo XGBoost, é possível prever o tempo de atraso causado por um congestionamento com erros a variar, aproximadamente, entre os 2 e os 3 minutos, verificando-se ainda que a partir da fusão de dados de tráfego, de meteorologia e sociais estes são melhores. Estes modelos podem ser integrados com a plataforma de gestão integrada de Lisboa (PGIL) e contribuir para as tomadas de decisão relativas à mobilidade. São, assim, mais uma ferramenta que permite antecipar futuros congestionamentos e melhorar o planeamento e gestão urbana para que seja possível reduzir os congestionamentos e mitigar os seus consequentes impactos.