Transportation mode detection has b

Transportation mode detection has been documented in the
literature [1, 2, 4, 15, 16]. The existing approaches share the
following general principle. First, from historical data, build a
classification model in terms of mobility patterns. Then, when the
transportation mode is to be determined, collect input from
mobility sensors and feed the input to the classification model. The
state-of-the-art is the technology developed in [4] which fuses input
from GPS receiver and accelerometer. However, [4] only
distinguishes between walking, running, biking, and motorized
transport. It (i.e. [4]) does not distinguish between various modes
under motorized transport, such as driving versus taking a bus. As
shown in [4], using only GPS information reduces detection
accuracy, compared to using both GPS and accelerometer
information. Clearly, the accuracy of transportation mode detection
may be higher if one utilizes more sensors. However, the objective
of our work is to determine the added value of the transportation
network data. Specifically, we consider adding to GPS data the real time locations of buses, spatial polylines representing rail line
routes, and bus stop locations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบโหมดการขนส่งการจัดทำเอกสารในการวรรณกรรม [1, 2, 4, 15, 16] วิธีอยู่ร่วมกันในตามหลักการทั่วไป ครั้งแรก จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ สร้างความรูปแบบการจัดประเภทในรูปแบบเคลื่อนไหว จาก นั้น เมื่อการโหมดการขนส่งคือการ กำหนด การป้อนข้อมูลจากการเก็บรวบรวมเซนเซอร์การเคลื่อนไหวและดึงข้อมูลเข้ากับรูปแบบการจัดประเภท ที่รัฐ-of-the-art เป็นเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นใน [4] ซึ่ง fuses ป้อนข้อมูลจากตัวรับสัญญาณจีพีเอสและตรวจ อย่างไรก็ตาม, [4] เท่านั้นแตกต่างระหว่างเดิน ทำงาน ขี่จักรยาน และเครื่องขนส่ง มัน (เช่น [4]) ไม่แยกความแตกต่างระหว่างโหมดต่าง ๆภายใต้เครื่องขนส่ง เช่นขับรถและมีรถประจำทาง เป็นแสดงใน [4], ใช้ข้อมูล GPS ลดการตรวจจับความถูกต้อง การเปรียบเทียบการใช้จีพีเอสและตรวจข้อมูล อย่างชัดเจน ความถูกต้องของการตรวจสอบโหมดการขนส่งอาจจะสูงถ้าหนึ่งใช้เซนเซอร์เพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม วัตถุประสงค์งานของเราคือการ กำหนดมูลค่าเพิ่มของการขนส่งข้อมูลเครือข่าย โดยเฉพาะ เราพิจารณาเพิ่มข้อมูล GPS ตำแหน่งเวลาจริงของรถ พื้นที่ polylines แทนเส้นทางรถไฟเส้นทาง และรถหยุดตำแหน่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบโหมดการขนส่งที่ได้รับการบันทึกไว้ในวรรณกรรม [1, 2, 4, 15, 16]
วิธีการที่มีอยู่ร่วมกันหลักการทั่วไปดังต่อไปนี้
ครั้งแรกจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์สร้างรูปแบบการจัดหมวดหมู่ในแง่ของรูปแบบการเคลื่อนไหว
จากนั้นเมื่อโหมดการขนส่งจะได้รับการพิจารณาในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวและอาหารที่นำเข้ากับรูปแบบการจัดหมวดหมู่ รัฐของศิลปะเป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นใน [4] ซึ่งฟิวส์ป้อนข้อมูลจากเครื่องรับสัญญาณGPS และ accelerometer อย่างไรก็ตาม [4] เพียงแตกต่างระหว่างเดินวิ่งขี่จักรยานและมอเตอร์ขนส่ง มัน (เช่น [4]) ไม่เห็นความแตกต่างระหว่างโหมดต่างๆภายใต้การขนส่งเครื่องยนต์เช่นการขับรถเมื่อเทียบกับการใช้รถบัส ในฐานะที่แสดงใน [4] โดยใช้ข้อมูลจีพีเอสเพียง แต่ช่วยลดการตรวจสอบความถูกต้องเมื่อเทียบกับการใช้ทั้งGPS และ accelerometer ข้อมูล เห็นได้ชัดว่าการตรวจสอบความถูกต้องของโหมดการขนส่งอาจจะสูงหากใช้เซ็นเซอร์มากขึ้น อย่างไรก็ตามวัตถุประสงค์ของการทำงานของเราคือการกำหนดมูลค่าเพิ่มในการขนส่งข้อมูลเครือข่าย โดยเฉพาะเราพิจารณาการเพิ่มข้อมูล GPS สถานที่เวลาจริงของรถโดยสารเส้นเชิงพื้นที่ที่เป็นตัวแทนของเส้นทางรถไฟเส้นทางและสถานที่ป้ายรถประจำทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบโหมดการขนส่งที่ได้รับการบันทึกไว้ใน
วรรณกรรม [ 1 , 2 , 4 , 15 , 16 ) วิธีหุ้นเดิม
ต่อไปนี้หลักการทั่วไป แรก จากข้อมูลทางประวัติศาสตร์สร้าง
การจำแนกรูปแบบในแง่ของรูปแบบการเคลื่อนไหว จากนั้นเมื่อ
โหมดการขนส่งจะพิจารณารวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหว
และอาหารนำเข้าประเภทแบบ
รัฐ - of - the - art เป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นใน [ 4 ] ซึ่งฟิวส์ใส่
จากตัวรับสัญญาณ GPS และ Accelerometer . อย่างไรก็ตาม
เท่านั้น [ 4 ] แตกต่างระหว่างการเดิน วิ่ง ขี่จักรยาน และมอเตอร์ไฟฟ้า
การขนส่ง มัน ( เช่น [ 4 ] ) ไม่แยกระหว่างโหมดต่างๆ
ภายใต้เครื่องยนต์ เช่นขับรถเทียบกับรถเมล์ . โดย
แสดงใน [ 4 ] , การใช้ข้อมูลเฉพาะ GPS ลดการตรวจจับ
ความถูกต้องเมื่อเทียบกับการใช้ทั้ง GPS และข้อมูล accelerometer

ชัดเจน ความถูกต้องของการตรวจสอบการขนส่ง
โหมดอาจจะสูงกว่าถ้าใช้เซ็นเซอร์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม วัตถุประสงค์ของงานของเราคือการหา

เพิ่มมูลค่าของเครือข่ายการขนส่งข้อมูล โดยเฉพาะ เราพิจารณาการเพิ่มข้อมูล GPS ในเวลาจริงสถานที่ของรถโดยสาร , พื้นที่ polylines แสดงเส้นทางรถไฟสาย
,และตำแหน่งหยุดรถ