MobilitApp

MobilitApp 定期收集来自 3 个移动传感器的数据：加速计、磁力计和陀螺仪。我们不使用 GPS 来预测交通工具，这样可以节省电池寿命，并且不会不断读取人的地理位置。

处理获得的信息以训练机器学习模型，该模型随后能够预测公民使用的交通方式。目前MobilitApp对这些交通工具的识别准确率超过88%：自行车、电动自行车、电动滑板车、公交车、地铁、火车、有轨电车、摩托车、汽车、跑步和步行。

用户在移动时可以在地图上查看多式联运路线各路段的交通模式预测。

用户信息完全匿名处理。

MobilitApp 收集有关多式联运旅程的信息：从哪里开始、使用什么运输方式、检测到运输方式发生变化的位置、新的运输方式是什么。依此类推，一段一段地进行，直到检测到多式联运路线的终点。

不会收集用户的身份信息。目标是收集大都市地区公民多式联运轨迹数据库，以分析公民的流动流动和流动习惯。

MobilitApp 是一款旨在帮助公共交通主管部门改善所提供服务的工具。我们的目标是合作实现可持续的城市交通，让巴塞罗那成为一个越来越无污染、更宜居的城市。

MobilitApp 是由加泰罗尼亚理工大学远程信息处理工程系 (http://www.entel.upc.edu) 的 SISCOM 研究小组 (https://siscom.upc.edu) 的研究人员和学生开发的（https://www.upc.edu），在教授的监督下。莫妮卡·阿吉拉尔·伊加图亚。

MobilitApp 项目网站：https://mobilitapp.upc.edu