Även om det finns ett betydande arbete med att känna igen och känna igen viktiga platser för användarna, har ingen större uppmärksamhet ägnats åt användarnas betydande rutter. Att känna igen dessa rutinresor, kan öppna dörrar för utveckling av nya applikationer, som personliga resevarningar, och förbättring av användarens reseupplevelse. Den höga energiförbrukningen hos traditionella lokaliseringssensorer, såsom GPS- eller WiFi-baserad lokalisering, är dock ett hinder för passiv och allestädes närvarande ruttanalys via smartphones. I detta dokument presenterar vi en passiv linjeanalysram som kontinuerligt övervakar en fordonsanvändare enbart genom en telefons gyroskop och accelerometer. Detta tillvägagångssätt kan differentiera och känna igen olika rutter som tas av användaren genom tidsförvrängning vinkelhastigheter som upplevs av telefonen under transitering och är oberoende av telefonens orientering och placering i fordonet, små omvägar och trafikförhållanden. Vi jämför rutten lärande och igenkänning kapacitet av detta tillvägagångssätt med GPS-bana analys och visar att det uppnår liknande prestanda. Dessutom, med en inbyggd medprocessor, gemensam för de flesta nya generationer telefoner, det uppnår energibesparingar i storleksordning över GPS-sensorn.
En passiv ram för väganalys införs för att övervaka användarnas betydande körvägar med lågeffektsensorer i mobiltelefoner REF.
Mining users' significant driving routes with low-power sensors
{'venue': "SenSys '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}