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r3gh/hackathonRioHeatMap

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HackathonRio

Motivação

  • Muitos crimes não são documentados
  • Não podem ser utilizados em tempo real para prevenção e melhor utilização de recursos de segurança pública
  • Apesar de haver diversos Apps que têm os dados, os dados não são estruturados, são desintegrados, indisponíveis para consulta (estruturada) pública via API

Proposta de Valor

Banco de Dados:

  • Integrar dados de incidente de segurança pública da cidade do Rio a partir de diferentes fontes em tempo real:
    • Twitter de usuários que postam frequentemente sobre incidente de segurança
    • App do OTT
    • App do Onde Fui Roubado
    • Dados do DataRio
  • O banco de dados é facilmente extensível
  • Dados estruturados e curados disponíveis publicamente via API

Inteligência Artificial usando o banco de dados

  • Auxiliar a tomada de decisão para otimizar de alocação de recursos de segurança pública
  • Mensurar a sensação de insegurança
  • Como?
    • Análise visual da mancha criminal plotando um heat map com KDE
    • Quanto mais quente indica que aquele lugar é mais propenso de ocorrer novas incidências
  • Predição de incidentes usando Regressão
    • Input: Bairro, Tipo de crime
    • Output: Dia da semana e faixa de horário em que o tipo de crime deve acontecer

Solução

  • BD
  • Crawlers:
    • Tweets estático de usuários que postam sobre violência
    • Crawler de dados de APPs
  • Streamers:
    • Para pegar os tweets em tempo real
    • Para pegar dados dos apps
  • Integrador dos dados
    • NLP para estruturar os dados do Twitter
    • Geolocalizacão reversa para anotar todos os incidentes com (Lat, Long)
    • Limpeza dos dados
    • Remoção de redundâncias
  • Módulo ML
    • KDE
    • Regressão
  • Dashboard

Público Alvo

  • Apoio à tomada de decisão para o COR (dashboard)
  • Dados disponíveis abertamente para a sociedade civil. Novos apps e visualizações podem ser criados