MobilitApp
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Sobre este app
MobilitApp coleta periodicamente dados de 3 sensores móveis: acelerômetro, magnetômetro e giroscópio. Não utilizamos GPS para prever o meio de transporte, desta forma economizamos bateria e não lemos constantemente a geolocalização da pessoa.
As informações obtidas são processadas para treinar um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever posteriormente os meios de transporte utilizados pelos cidadãos. Atualmente o MobilitApp reconhece estes meios de transporte com mais de 88% de precisão: bicicleta, bicicleta elétrica, patinete elétrico, ônibus, metrô, trem, bonde, motocicleta, carro, corrida e caminhada.
Os usuários podem visualizar a previsão do modo de transporte no mapa para cada seção da rota multimodal enquanto se movem.
As informações do usuário são tratadas de forma totalmente anônima.
MobilitApp recolhe informação sobre a viagem multimodal: onde começa, com que meio de transporte, onde é detectada uma alteração no meio de transporte, qual é o novo meio de transporte. E assim sucessivamente, trecho por trecho, até que seja detectado o final da rota multimodal.
Nenhuma informação de identificação do usuário é coletada. O objetivo é coletar um banco de dados de trajetórias multimodais de cidadania na área metropolitana, a fim de analisar o fluxo de mobilidade e os hábitos de mobilidade dos cidadãos.
MobilitApp é uma ferramenta que visa ajudar as autoridades responsáveis pelos transportes públicos a melhorar o serviço oferecido. O nosso objetivo é colaborar para alcançar a mobilidade urbana sustentável e para que Barcelona seja uma cidade cada vez mais livre de poluição e mais habitável.
MobilitApp está sendo desenvolvido por pesquisadores e estudantes do grupo de pesquisa SISCOM (https://siscom.upc.edu), no Departamento de Engenharia Telemática (http://www.entel.upc.edu) da Universidade Politècnica de Catalunya (https://www.upc.edu), com supervisão do prof. Mônica Aguilar Igartua.
Site do projeto MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu
As informações obtidas são processadas para treinar um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever posteriormente os meios de transporte utilizados pelos cidadãos. Atualmente o MobilitApp reconhece estes meios de transporte com mais de 88% de precisão: bicicleta, bicicleta elétrica, patinete elétrico, ônibus, metrô, trem, bonde, motocicleta, carro, corrida e caminhada.
Os usuários podem visualizar a previsão do modo de transporte no mapa para cada seção da rota multimodal enquanto se movem.
As informações do usuário são tratadas de forma totalmente anônima.
MobilitApp recolhe informação sobre a viagem multimodal: onde começa, com que meio de transporte, onde é detectada uma alteração no meio de transporte, qual é o novo meio de transporte. E assim sucessivamente, trecho por trecho, até que seja detectado o final da rota multimodal.
Nenhuma informação de identificação do usuário é coletada. O objetivo é coletar um banco de dados de trajetórias multimodais de cidadania na área metropolitana, a fim de analisar o fluxo de mobilidade e os hábitos de mobilidade dos cidadãos.
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MobilitApp está sendo desenvolvido por pesquisadores e estudantes do grupo de pesquisa SISCOM (https://siscom.upc.edu), no Departamento de Engenharia Telemática (http://www.entel.upc.edu) da Universidade Politècnica de Catalunya (https://www.upc.edu), com supervisão do prof. Mônica Aguilar Igartua.
Site do projeto MobilitApp: https://mobilitapp.upc.edu
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