MobilitApp
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Apto para todo público
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Acerca de esta app
MobilitApp recoge periódicamente datos de 3 sensores del móvil: acelerómetro, magnetómetro y giroscopio. No utilizamos GPS para predecir el medio de transporte, así ahorramos batería y no leemos la geolocalización de la persona constantemente.
La información obtenida se procesa para entrenar un modelo de aprendizaje máquina capaz de predecir posteriormente el medio de transporte utilizado por la ciudadanía. Actualmente MobilitApp reconoce con más de un 88% de acierto estos medios de transporte: bicicleta, bicicleta eléctrica, patinete eléctrico, autobús, metro, tren, tranvía, moto, coche, correr y caminar.
Las personas usuarias pueden visualizar en el mapa la predicción del modo de transporte en cada tramo del trayecto multimodal mientras se desplazan.
La información de las personas usuarias se trata de forma totalmente anónima.
MobilitApp recoge información sobre el trayecto multimodal: dónde se inicia, con qué medio de transporte, dónde se detecta un cambio en el medio de transporte, cuál es el nuevo medio de transporte. Y así sucesivamente, tramo a tramo, hasta detectar final del trayecto multimodal.
No se recoge ninguna información identificativa del usuario o usuaria. El objetivo es recoger una base de datos de trayectorias multimodales de la ciudadania en el área metropolitana, para poder analizar el flujo de movilidad y los hábitos de movilidad de la ciudadanía.
MobilitApp es una herramienta que pretende ayudar a las autoridades al cargo del transporte público a mejorar el servicio ofrecido. Nuestro objetivo es colaborar en lograr una movilidad urbana sostenible y que Barcelona sea una ciudad cada día más libre de contaminación y más vivible.
MobilitApp se está desarrollando por investigadores/as y estudiantado del grupo de investigación SISCOM (https://siscom.upc.edu), en el Departament d'Enginyeria Telemàtica (http://www.entel.upc.edu) de la Universitat Politècnica de Catalunya (https://www.upc.edu), con la supervisión de la prof. Mónica Aguilar Igartua.
Web del proyecto MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu
La información obtenida se procesa para entrenar un modelo de aprendizaje máquina capaz de predecir posteriormente el medio de transporte utilizado por la ciudadanía. Actualmente MobilitApp reconoce con más de un 88% de acierto estos medios de transporte: bicicleta, bicicleta eléctrica, patinete eléctrico, autobús, metro, tren, tranvía, moto, coche, correr y caminar.
Las personas usuarias pueden visualizar en el mapa la predicción del modo de transporte en cada tramo del trayecto multimodal mientras se desplazan.
La información de las personas usuarias se trata de forma totalmente anónima.
MobilitApp recoge información sobre el trayecto multimodal: dónde se inicia, con qué medio de transporte, dónde se detecta un cambio en el medio de transporte, cuál es el nuevo medio de transporte. Y así sucesivamente, tramo a tramo, hasta detectar final del trayecto multimodal.
No se recoge ninguna información identificativa del usuario o usuaria. El objetivo es recoger una base de datos de trayectorias multimodales de la ciudadania en el área metropolitana, para poder analizar el flujo de movilidad y los hábitos de movilidad de la ciudadanía.
MobilitApp es una herramienta que pretende ayudar a las autoridades al cargo del transporte público a mejorar el servicio ofrecido. Nuestro objetivo es colaborar en lograr una movilidad urbana sostenible y que Barcelona sea una ciudad cada día más libre de contaminación y más vivible.
MobilitApp se está desarrollando por investigadores/as y estudiantado del grupo de investigación SISCOM (https://siscom.upc.edu), en el Departament d'Enginyeria Telemàtica (http://www.entel.upc.edu) de la Universitat Politècnica de Catalunya (https://www.upc.edu), con la supervisión de la prof. Mónica Aguilar Igartua.
Web del proyecto MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu
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