Liikennevälineen automaattinen tunnistaminen
Ekholm, Arttu (2015)
2015
Vuorovaikutteinen teknologia - Interactive Technology
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2015-06-01
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi:uta-201506291930
http://urn.fi/URN:NBN:fi:uta-201506291930
Tiivistelmä
Liikkumismuodon automaattinen tunnistaminen mahdollistaa yksilöidyn, tilanteeseen sopivan informaation tarjoamisen käyttäjälle. Erilaiset liikkumismuodot, kuten joukkoliikenne, eroavat toisistaan piirteiltään. Kerättyyn harjoitteludataan vertaamalla liikkumismuoto on mahdollista tunnistaa suurella todennäköisyydellä oikein, mutta riippuvuus aikaisemmin kerätystä datasta haittaa sovelluksien välitöntä käyttöönottoa.
Tutkielmassa selvitettiin kuinka hyvin liikkumismuoto on mahdollista tunnistaa automaattisesti vertaamalla matkapuhelimen GPS-paikkatietoja raitiovaunujen reaaliaikaisiin GPS-päivityksiin. Selvitys tapahtui keräämällä aineistoa käyttäjän liikkumisesta ja vertaamalla sitä kerättyyn raitiovaunujen paikkatietodataan, ja ajamalla data itse kehitetyn, ennalta määriteltyjen piirteiden vertailuun perustuvan algoritmin läpi. Algoritmi suoriutui tunnistamisesta hyvin, vaikka siitä paljastui selkeitä puutteita. Tulosten perusteella on perusteltua väittää, että on mahdollista kehittää alustariippumaton ohjelmistokomponentti, joka tunnistaa käyttäjän liikkumismuodon yksinkertaisilla säännöillä ja ilman aikaisemmin kerättyä harjoitteludataa.
Tutkielmassa selvitettiin kuinka hyvin liikkumismuoto on mahdollista tunnistaa automaattisesti vertaamalla matkapuhelimen GPS-paikkatietoja raitiovaunujen reaaliaikaisiin GPS-päivityksiin. Selvitys tapahtui keräämällä aineistoa käyttäjän liikkumisesta ja vertaamalla sitä kerättyyn raitiovaunujen paikkatietodataan, ja ajamalla data itse kehitetyn, ennalta määriteltyjen piirteiden vertailuun perustuvan algoritmin läpi. Algoritmi suoriutui tunnistamisesta hyvin, vaikka siitä paljastui selkeitä puutteita. Tulosten perusteella on perusteltua väittää, että on mahdollista kehittää alustariippumaton ohjelmistokomponentti, joka tunnistaa käyttäjän liikkumismuodon yksinkertaisilla säännöillä ja ilman aikaisemmin kerättyä harjoitteludataa.