We follow the general principle of sensor data fusion and
classification that has been used in prior work [1, 2, 4, 6, 15, 16].
Fusing GPS sensor data with external transportation network data
makes transportation mode detection more robust. Intuitively,
different transportation modes have different mobility patterns. For
example, motorized transport generally has a higher speed than
non-motorized transport. For another example, being constrained
by a road, people driving a car or taking a bus cannot change their
heading direction as flexibly as if they are walking or cycling. On
the other hand, relying on a single type of input does not always
work. For example, movement at 7 km/hr may be a brisk walk, or a
slowly moving car or bus, in congestion.
เราปฏิบัติตามหลักการทั่วไปของเซ็นเซอร์ข้อมูลฟิวชั่นและ
หมวดหมู่ที่มีการใช้ในก่อนทำงาน [ 1 , 2 , 4 , 6 , 15 , 16 ] .
ด้วย GPS เซ็นเซอร์ข้อมูลกับเครือข่ายขนส่งภายนอกให้
ข้อมูลการตรวจสอบโหมดการขนส่งที่แข็งแกร่งมากขึ้น สังหรณ์ใจ ,
โหมดการขนส่งที่แตกต่างกันมีรูปแบบการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกัน สำหรับ
เช่นการขนส่งรถโดยทั่วไปมีความเร็วสูงกว่า
ไม่มีรถขนส่ง ตัวอย่างอื่นถูกบังคับ
โดยถนน คนขับรถ หรือ รถเมล์ไม่สามารถเปลี่ยนไปเป็นแบบทิศทาง
ถ้าพวกเขาเดินหรือขี่จักรยาน บน
มืออื่น ๆที่ใช้เป็นชนิดเดียวของการป้อนข้อมูลไม่เสมอ
. ตัวอย่างเช่นการเคลื่อนไหวที่ 7 กม. / ชม. อาจจะเดินเร็ว หรือ
ค่อยๆเคลื่อนรถยนต์หรือรถบัส ในความแออัด
การแปล กรุณารอสักครู่..
