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Análisis geoespacial de alta velocidad sobre datos volátiles móviles aplicados a la seguridad vial

El análisis de datos móviles se centra en la extracción de la información el uso de grandes cantidades de datos. Estos no sólo vienen de los CDRs. En la mayoría de los casos, este análisis se realiza utilizando el dataset acumulado mediante ejecución de procesos batch que consumen mucho tiempo de proceso. Si queremos obtener resultados de calidad en determinados entornos, el procesamiento de los datos deben ser más ágiles. En el ámbito de la seguridad vial, debido al hecho de que el tráfico cambia rapidamente, la información debe proporcionarse tan pronto como sea posible. Este trabajo explora el análisis de datos móviles teniendo en cuenta dos aspectos: Alta velocidad de análisis y la volatilidad de la información. El objetivo es recopilar información georeferenciada proporcionada por datos móviles, determinar la posición en relación con el tráfico y calcular las situaciones de congestión de tráfico. El resultado se envía a los conductores interesados y se informar a las autoridades de tráfico en tiempo real. El origen de la información, en este trabajo, son mensajes de Twitter, y se obtienen mediante su API. Independientemente del origen de los mensajes, el tratamiento de la información, su volatilidad y losresultados son independientes de la fuente de datos, y puede aplicar esta metodología a cualquier otro tipo de datos. El concepto de volatilidad de la información está relacionada con el uso de la información. Así podemos definir el tiempo de volatilidad de la información como el período de tiempo durante el cual la información es útil para un propósito en particular. Este período no sólo depende de los datos, sino también en los procesos de cálculo necesarios para obtener un resultado útil a partir de ellos. Después de este período, los datos se consideran como caducado. En este trabajo se aplica este concepto de volatilidad de la información para mejorar la seguridad vial. Se han utilizado más de 400.000 ubicaciones y tweets ha sido tenida encuenta para generar un entorno de prueba para el escenario en España, y más de 2,6 millones de geometrías. Los mensajes se utilizan en la plataforma Singularity que da soporte a la aplicación Comobity de DGT

Universitat de Girona. Servei de Sistemes d’Informació Geogràfica i Teledetecció

Autor: Gómez Castaño, José
Data: 1 juny 2017
Resum: El análisis de datos móviles se centra en la extracción de la información el uso de grandes cantidades de datos. Estos no sólo vienen de los CDRs. En la mayoría de los casos, este análisis se realiza utilizando el dataset acumulado mediante ejecución de procesos batch que consumen mucho tiempo de proceso. Si queremos obtener resultados de calidad en determinados entornos, el procesamiento de los datos deben ser más ágiles. En el ámbito de la seguridad vial, debido al hecho de que el tráfico cambia rapidamente, la información debe proporcionarse tan pronto como sea posible. Este trabajo explora el análisis de datos móviles teniendo en cuenta dos aspectos: Alta velocidad de análisis y la volatilidad de la información. El objetivo es recopilar información georeferenciada proporcionada por datos móviles, determinar la posición en relación con el tráfico y calcular las situaciones de congestión de tráfico. El resultado se envía a los conductores interesados y se informar a las autoridades de tráfico en tiempo real. El origen de la información, en este trabajo, son mensajes de Twitter, y se obtienen mediante su API. Independientemente del origen de los mensajes, el tratamiento de la información, su volatilidad y losresultados son independientes de la fuente de datos, y puede aplicar esta metodología a cualquier otro tipo de datos. El concepto de volatilidad de la información está relacionada con el uso de la información. Así podemos definir el tiempo de volatilidad de la información como el período de tiempo durante el cual la información es útil para un propósito en particular. Este período no sólo depende de los datos, sino también en los procesos de cálculo necesarios para obtener un resultado útil a partir de ellos. Después de este período, los datos se consideran como caducado. En este trabajo se aplica este concepto de volatilidad de la información para mejorar la seguridad vial. Se han utilizado más de 400.000 ubicaciones y tweets ha sido tenida encuenta para generar un entorno de prueba para el escenario en España, y más de 2,6 millones de geometrías. Los mensajes se utilizan en la plataforma Singularity que da soporte a la aplicación Comobity de DGT
Format: audio/mp3
video/mp4
Accés al document: http://hdl.handle.net/10256.1/4785
Llenguatge: spa
Editor: Universitat de Girona. Servei de Sistemes d’Informació Geogràfica i Teledetecció
Col·lecció: XI Jornadas SIG Libre;
Drets: Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain
URI Drets: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
Matèria: Sistemes d’informació geogràfica -- Congressos
Geographic information systems -- Congresses
Seguretat viària -- Congressos
Traffic safety -- Congresses
Geolocalització, Serveis de -- Congressos
Location-based services -- Congresses
Títol: Análisis geoespacial de alta velocidad sobre datos volátiles móviles aplicados a la seguridad vial
Tipus: info:eu-repo/semantics/lecture
Repositori: DUGiMedia

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