Sammanfattning av denna webbsida: Transportplanering och transportlösningar har en enorm inverkan på stadslivet. För att minimera transporttiden bör stadsplanerarna förstå och utveckla en stads rörlighet. Forskare tittar därför på att övervaka människors dagliga aktiviteter inklusive transporttyper och varaktighet genom att dra nytta av enskildas smartphones. Detta dokument introducerar en ny segmentbaserad detekteringsarkitektur för transportsätt för att förbättra resultaten av traditionella klassificeringsalgoritmer i litteraturen. Den föreslagna algoritmen efter bearbetningen, nämligen helande algoritmen, syftar till att korrigera felklassificeringsresultaten av maskininlärningsbaserade lösningar. Våra verkliga testresultat visar att läkningsalgoritmen kan uppnå upp till 40% förbättring av klassificeringsresultaten. Som ett resultat, den implementerade mobila applikationen kan förutsäga åtta klasser inklusive stationär, promenader, bil, buss, spårvagn, tåg, tunnelbana och färja med en framgångsgrad på 95% tack vare den föreslagna multi-tier arkitektur och Healing algoritm.
Guvensan m.fl. I REF föreslogs en segmentbaserad detekteringsarkitektur för transportsätt.
A Novel Segment-Based Approach for Improving Classification Performance of Transport Mode Detection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}