MobilitApp
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À propos de l'application
MobilitApp collecte périodiquement les données de 3 capteurs mobiles : accéléromètre, magnétomètre et gyroscope. Nous n'utilisons pas le GPS pour prédire le moyen de transport, nous économisons ainsi la batterie et ne lisons pas en permanence la géolocalisation de la personne.
Les informations obtenues sont traitées pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire ultérieurement les moyens de transport utilisés par les citoyens. Actuellement MobilitApp reconnaît ces moyens de transport avec une précision de plus de 88 % : vélo, vélo électrique, scooter électrique, bus, métro, train, tramway, moto, voiture, course à pied et marche.
Les utilisateurs peuvent visualiser la prévision du mode de transport sur la carte pour chaque section de l'itinéraire multimodal pendant leur déplacement.
Les informations des utilisateurs sont traitées de manière totalement anonyme.
MobilitApp collecte des informations sur le voyage multimodal : où commence-t-il, avec quel moyen de transport, où un changement de moyen de transport est détecté, quel est le nouveau moyen de transport. Et ainsi de suite, tronçon par tronçon, jusqu'à ce que la fin du parcours multimodal soit détectée.
Aucune information permettant d'identifier l'utilisateur n'est collectée. L'objectif est de collecter une base de données de trajectoires multimodales de citoyenneté dans l'aire métropolitaine, afin d'analyser les flux de mobilité et les habitudes de mobilité des citoyens.
MobilitApp est un outil qui vise à aider les autorités en charge des transports publics à améliorer le service offert. Notre objectif est de collaborer pour parvenir à une mobilité urbaine durable et pour que Barcelone soit une ville de plus en plus sans pollution et plus vivable.
MobilitApp est développé par des chercheurs et des étudiants du groupe de recherche SISCOM (https://siscom.upc.edu), du Département d'ingénierie télématique (http://www.entel.upc.edu) de l'Université Politècnica de Catalunya. (https://www.upc.edu), sous la direction du prof. Monique Aguilar Igartua.
Site Web du projet MobilitApp : https://mobilitapp.upc.edu
Les informations obtenues sont traitées pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique capable de prédire ultérieurement les moyens de transport utilisés par les citoyens. Actuellement MobilitApp reconnaît ces moyens de transport avec une précision de plus de 88 % : vélo, vélo électrique, scooter électrique, bus, métro, train, tramway, moto, voiture, course à pied et marche.
Les utilisateurs peuvent visualiser la prévision du mode de transport sur la carte pour chaque section de l'itinéraire multimodal pendant leur déplacement.
Les informations des utilisateurs sont traitées de manière totalement anonyme.
MobilitApp collecte des informations sur le voyage multimodal : où commence-t-il, avec quel moyen de transport, où un changement de moyen de transport est détecté, quel est le nouveau moyen de transport. Et ainsi de suite, tronçon par tronçon, jusqu'à ce que la fin du parcours multimodal soit détectée.
Aucune information permettant d'identifier l'utilisateur n'est collectée. L'objectif est de collecter une base de données de trajectoires multimodales de citoyenneté dans l'aire métropolitaine, afin d'analyser les flux de mobilité et les habitudes de mobilité des citoyens.
MobilitApp est un outil qui vise à aider les autorités en charge des transports publics à améliorer le service offert. Notre objectif est de collaborer pour parvenir à une mobilité urbaine durable et pour que Barcelone soit une ville de plus en plus sans pollution et plus vivable.
MobilitApp est développé par des chercheurs et des étudiants du groupe de recherche SISCOM (https://siscom.upc.edu), du Département d'ingénierie télématique (http://www.entel.upc.edu) de l'Université Politècnica de Catalunya. (https://www.upc.edu), sous la direction du prof. Monique Aguilar Igartua.
Site Web du projet MobilitApp : https://mobilitapp.upc.edu
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