AGIT Journal

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Eine Bestimmung der Oberflächenqualität von Fahrradinfrastruktur durch Smartphone-Beschleunigungsdaten mithilfe des k-means++-Algorithmus

Determination of the Surface Quality of the Bicycle Infrastructure by Smartphone Acceleration Data Using the k-means++ Algorithm

Providing a well-maintained cycling infrastructure has a positive impact on the comfort and safety of cycling in road traffic and creates the conditions for its acceptance as an alternative to private or public transport. This study uses data from smartphone accelerometers and a k-means++ algorithm to determine the quality of road sections. This is easy and cost-effective to apply to large-scale cycling networks and shows in a case study for the city of Salzburg that poorly passable lane sections can be well localised and subsequently maintained in a targeted manner.

Autor / Author: Kranzinger, Stefan; Leitinger, Sven
Institution / Institution: Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH, Salzburg, Österreich; Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH, Salzburg, Österreich
Seitenzahl / Pages: 13
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 7-2021
Tagung / Conference: AGIT 2021 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 07-07-21 - 08-07-21
Schlüsselwörter (de): Fahrbahnoberflächenqualität, Smartphone-Beschleunigungssensoren, k-means++-Clustering
Keywords (en): Road surface roughness, smartphone accelerometers, k-means++ clustering
Paper review type: Full Paper Review
DOI: doi:10.14627/537707013
7044 - Eine Bestimmung der Oberflächenqualität von Fahrradinfrastruktur durch Smartphone-Beschleunigungsdaten mithilfe des k-means++-Algorithmus