Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10216/74590
Author(s): Vitor João Ferreira Semeano Figueira
Title: Identificação do modo de transporte através de informação GPS
Issue Date: 2014-07-16
Abstract: Day by day people need to move between many places, making multiple movement transitions. This type of transition involves a transportation mode, allowing people to travel, such as between home and work, work and shopping center, among other instances. Each of these activities is comprised by a set of activities, each being characterized by a transportation mode. The ability to gather such activities or transportation modes allows creation of knowledge for various applications. This dissertation seeks to contribute in solving the problem of infering transportation modes in real time on a mobile device. The developed solution will be ready to be added to the application SenseMyCity, an application developed within the Future Cities european project, as an additional module, only using the GPS sensor to gather data. It is expected to infer the main modes of transportation used, such as stationary mode, walking, car and bus. This dissertation proposes the creation of a robust and accurate computational method for infering transportation modes in two phases of classification. It is expected that this computational method can be tested using data sets from Future Cities and also public data sets.
Description: Durante o dia-a-dia é necessário transitar entre vários sítios importantes para o cidadão comum. Este tipo de transição envolve um modo de locomoção, permitindo a sua deslocação, como por exemplo, entre casa e trabalho, trabalho e centro comercial, entre outros casos. Cada uma destas atividades é caraterizada por um conjunto de atividades, sendo cada uma delas caraterizada por um modo de locomoção. A capacidade de recolha deste tipo de atividades ou modos de locomoção, permite criação de conhecimento para diversas aplicações. Esta dissertação procura contribuir para a resolução do problema de inferência de modos de locomoção, em tempo real no seu dispositivo móvel, sem que o utilizador tenha de intervir. A solução desenvolvida estará pronta para ser adicionada como um módulo à aplicação SenseMyCity, uma aplicação desenvolvida no âmbito do projeto europeu Future Cities, usando apenas sensor GPS embutido para inferir modos de locomoção. É esperado inferir os principais modos de locomoção usados, tais como modo estacionário, andar a pé, carro e autocarro. Esta dissertação propõe a criação de um método computacional robusto e rigoroso de inferência de modos de locomoção constituído em duas fases de classificação, sendo a segunda de refinamento. É esperado que este método computacional seja testado através de data sets disponíveis pelo Future Cities e também por data sets públicos.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Call Number: 31693
URI: http://hdl.handle.net/10216/74590
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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