Dissertação

Detecting Travel and Behavioral Mode EVALUATED

O projeto europeu MoTiV tem como objetivo estudar o valor que as pessoas atribuem ao tempo que passam nas viagens e quais são os fatores que definem esse valor. O objetivo deste trabalho consiste em desenvolver uma componente de recolha de dados que será usada para recolher dados necessários para o projeto MoTiV. A recolha de dados deve ser realizada automaticamente a partir dos sensores disponíveis nos smartphones modernos em tempo quase real. Um dos dados que deve ser recolhido é o modo de transporte usado. Para identificar o modo de transporte usado foi criado o Módulo de Deteção do Modo de Transporte (MDMT) para sistemas operativos Android e iOS. Ao longo de uma deslocação o MDMT avalia a informação obtida a partir dos sensores de um smartphone usando um algoritmo de aprendizagem de máquina de forma a identificar todos os modos de transporte usados ao longo de uma deslocação. A solução desenvolvida permite identificar 6 modos de transporte diferentes com uma precisão de 90% usando o algoritmo Random Forest. Para além disso, o numero de modos de transporte usados numa deslocação é identificado corretamente com uma precisão de 95%.
Sensores, Modo de transporte, Smartphone, Classificação, Random Forest

Novembro 6, 2018, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Paulo Jorge Pires Ferreira

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado