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Os sistemas de transporte se estabeleceram ao longo da história como um dos principais condicionantes ao desenvolvimento humano. Com o avanço das tecnologias computacionais, surgiram os sistemas de transporte inteligentes, nos quais sensores são empregados na infraestrutura de transporte e seus participantes, de forma a gerar dados brutos que, processados por modelos de IA, geram informações situacionais acerca do modal. Neste contexto, foram desenvolvidas diversas tecnologias de abordagem ativa e passiva. Dentre as tecnologias passivas, existem as baseadas em vibração, realizadas através de sensores inerciais, as quais podem gerar informações na forma de percepções veiculares, de forma segura, não poluente e de baixo custo. Entretanto, ao contrário de áreas como a visão computacional, o sensoriamento inercial tem sido pouco explorado, onde as soluções propostas na literatura não são adaptáveis para ampla aplicação em cenários do mundo real, se configurando normalmente como prova de conceito através modelos simples. Neste sentido, dada a diversidade contextual na qual a solução pode ser submetida, existem diversos fatores de dependência que interferem e influenciam os valores dos sinais amostrados com estes sensores, de forma que a adaptabilidade da solução a estes fatores se mostra um requisito essencial para prover confiabilidade e, por sua vez, possibilitar uma ampla aplicação. Com este objetivo, neste trabalho foi proposto o desenvolvimento de modelos de percepções veiculares baseados em sinais de sensores inerciais, capazes de operar de forma confiável em variações …