Ein Einsatz mobiler Erhebungsgeräte, wie Smartphones und GPS-Logger zur automatisierten Aufzeichnung des Mobilitätsverhaltens verspricht viele Vorteile gegenüber Befragungsmethoden. Das folgende Paper beschäftigt sich mit der automatisierten Erkennung von 8 Verkehrsmittelkategorien aus charakteristischen Bewegungsmustern von Personen unter Nutzung aufgezeichneter Daten tragbarer GPS-Erhebungsgeräte mit eingebauten 3D-Beschleunigungssensoren. Es wird ein Algorithmus zur voll automatisierten Verkehrsmittelerkennung inklusive einer verlässlichen Detektion von Verkehrsmittelwechselpunkten zur Etappenabgrenzung aus diesen Sensordaten vorgestellt. Bei einer Testanwendung des entwickelten Verfahrens konnte, allein durch Verarbeitung von Beschleunigungs- und GPS-Daten, eine richtige Gesamttrefferquote von 77 % und mehr erreicht werden.
Autor / Author: | Kohla, Birgit |
Institution / Institution: | Universität für Bodenkultur, Wien, Österreich |
Seitenzahl / Pages: | 6 |
Sprache / Language: | Deutsch |
Veröffentlichung / Publication: | Angewandte Geoinformatik 2014 |
Tagung / Conference: | AGIT 2014 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik |
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: | Salzburg, Österreich 02-07-14 - 04-07-14 |
Schlüsselwörter (de): | Mobilität, Verkehrsmittelerkennung, Sensordaten |
Paper review type: | Extended Abstract Review |
DOI: |
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