MobilitApp

MobilitApp периодически собирает данные с 3-х мобильных датчиков: акселерометра, магнитометра и гироскопа. Мы не используем GPS для прогнозирования вида транспорта, таким образом мы экономим заряд батареи и не считываем постоянно геолокацию человека.

Полученная информация обрабатывается для обучения модели машинного обучения, способной впоследствии прогнозировать средства передвижения, используемые гражданами. На данный момент MobilitApp распознает эти виды транспорта с точностью более 88%: велосипед, электровелосипед, электросамокат, автобус, метро, ​​поезд, трамвай, мотоцикл, автомобиль, бег и ходьба.

Пользователи могут просматривать прогноз режима транспорта на карте для каждого участка мультимодального маршрута во время движения.

Информация о пользователях обрабатывается полностью анонимно.

MobilitApp собирает информацию о мультимодальном путешествии: где оно начинается, каким видом транспорта, где обнаруживается смена вида транспорта, какой новый вид транспорта. И так далее, участок за участком, пока не будет обнаружен конец мультимодального маршрута.

Никакая идентификационная информация пользователя не собирается. Цель состоит в том, чтобы собрать базу данных о мультимодальных траекториях гражданства в мегаполисе, чтобы проанализировать потоки мобильности и привычки граждан к мобильности.

MobilitApp — это инструмент, призванный помочь органам власти, отвечающим за общественный транспорт, улучшить предлагаемые услуги. Наша цель — сотрудничать в достижении устойчивой городской мобильности и сделать Барселону городом, который становится все менее загрязненным и более пригодным для жизни.

Приложение MobilitApp разрабатывается исследователями и студентами исследовательской группы SISCOM (https://siscom.upc.edu) на факультете телематической инженерии (http://www.entel.upc.edu) Политехнического университета Каталонии. (https://www.upc.edu), под руководством проф. Моника Агилар Игартуа.

Сайт проекта MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu