RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis T1 Clasificación del modo de transporte mediante Smartphones A1 Díaz-Romeral Marcos, Gonzalo K1 Datos masivos K1 Big data K1 Sensores de localización K1 Informática K1 Computer science AB En el siguiente documento se presenta un novedoso sistema de detección automática del modo de transporte en el que viaja un usuario, utilizando exclusivamente los datos aportados por los sensores de aceleración y de localización que incorpora el smartphone que debe portar con él. Este sistema se implementará en una aplicación, llamada TransMode, que realizará predicciones en tiempo real recogiendo datos continuamente y permitiendo su ejecución en segundo plano sin afectar en el correcto funcionamiento del dispositivo. La identificación automática del modo de transporte puede ser utilizada para proveer infor-mación relevante al usuario, como el gasto de combustible y la emisión de CO2 del desplazamiento si se produce en vehículo, o el gasto calórico si se produce andando o en bicicleta. Además, una aplicación para smartphones permite recoger información de un gran número de usuarios, lo que se conoce como big data. Esta información está siendo demandada por entidades privadas y agencias de planificación urbana, para reconocer los patrones de movimiento, evaluar la eficiencia del transporte de una ciudad y mejorar las infraestructuras de las ciudades. Con este propósito, se realiza un estudio que analiza la efectividad de distintas técnicas de procesamiento con los datos que recoge la aplicación, obteniendo una serie características aso-ciadas a cada una de los modos de transporte y que se utilizan para entrenar varios clasificadores (SVM y Naive-Bayes). Como resultado, obtendremos una configuración que nos permite realizar la clasificación con la mayor precisión, afectando lo mínimo posible a la duración de la batería y sin entorpecer el uso cotidiano del dispositivo mientras la nuestra se ejecuta en segundo plano YR 2015 FD 2015 LK http://hdl.handle.net/10017/26963 UL http://hdl.handle.net/10017/26963 LA spa DS MINDS@UW RD 29-mar-2024