MobilitApp

MobilitApp은 가속도계, 자력계, 자이로스코프 등 3가지 모바일 센서에서 주기적으로 데이터를 수집합니다. 우리는 이동 수단을 예측하기 위해 GPS를 사용하지 않습니다. 이를 통해 배터리 수명을 절약하고 사람의 지리적 위치를 지속적으로 읽지 않습니다.

획득된 정보는 시민들이 사용하는 교통 수단을 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 처리됩니다. 현재 MobilitApp은 자전거, 전기 자전거, 전기 스쿠터, 버스, 지하철, 기차, 전차, 오토바이, 자동차, 달리기, 걷기 등의 교통 수단을 88% 이상의 정확도로 인식합니다.

사용자는 이동하는 동안 복합 경로의 각 구간에 대한 지도에서 교통 모드 예측을 볼 수 있습니다.

사용자 정보는 완전히 익명으로 처리됩니다.

MobilitApp은 다중 모드 여행에 대한 정보를 수집합니다. 즉, 출발지, 운송 수단, 운송 수단 변경이 감지되는 곳, 새로운 운송 수단은 무엇입니까? 그리고 다중 모드 경로의 끝이 감지될 때까지 섹션별로 계속 진행됩니다.

사용자의 식별 정보는 수집되지 않습니다. 목적은 시민의 이동 흐름과 이동 습관을 분석하기 위해 수도권 시민권의 다양한 궤적에 대한 데이터베이스를 수집하는 것입니다.

MobilitApp은 대중교통 담당 당국이 제공되는 서비스를 개선하도록 돕는 것을 목표로 하는 도구입니다. 우리의 목표는 지속 가능한 도시 이동성을 달성하고 바르셀로나가 점점 더 오염이 없고 살기 좋은 도시가 되도록 협력하는 것입니다.

MobilitApp은 University Politècnica de Catalunya의 텔레매틱 엔지니어링학과(http://www.entel.upc.edu)의 SISCOM 연구 그룹(https://siscom.upc.edu)의 연구원 및 학생들에 의해 개발되고 있습니다. (https://www.upc.edu), 교수의 감독하에. 모니카 아길라르 이가르투아.

MobilitApp 프로젝트 웹사이트: https://mobilitapp.upc.edu