Финские учёные научили акселерометр различать виды транспорта
Исследователи из Хельсинкского университета
Для того, чтобы решить эту задачу, потребовалась долгая и кропотливая работа. Они собрали огромный массив данных о показаниях акселерометра при различных методах передвижения, дополненный другими измерениями. Затем его использовали, чтобы отладить алгоритмы, заложенные в Fitbit, и добиться приемлемой погрешности, не зависящей от того, кто и как использует устройство. «Значительная доля исследований, которые мы вели, заключалась в поиске алгоритмов, которые работали с разумной точностью при множестве различных сценариев использования», — рассказывали разработчики Fitbit в блоге компании.
Цель финских учёных была несколько иной. Они полагают, что показания изобретённого ими алгоритма в сочетании с геолокационными данными окажется крайне полезна для городских служб. Узнав, как именно и где люди передвигаются по городу, они смогут оптимизировать маршруты общественного транспорта, лучше спланировать дорожную сеть и идентифицировать потенциально опасные места.
Алгоритм анализирует сигналы, поступающие с акселероментра, и составляет «профиль движения». Затем он сопоставляет его с другими профилями, которые идентифицировали финские учёные, и выявляет характерные особенности, которые позволяют отнести его к той или иной категории.
Авторы утверждают, что алгоритму свойственно низкое энергопотребление и надёжная работа при продолжительном мониторинге. Кроме того, он тщательно отлажен и способен отличать большое количество методов передвижения, в том числе различные виды общественного транспорта. Последнее — особенно ценно, поскольку большинство работ в этой области принадлежат жителям США и других стран, где развитие общественного транспорта оставляет желать лучшего.