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Enregistrement W4236278752 · doi:10.32920/ryerson.14645319

Advanced traveller information system (ATIS) using GPS/GIS

2021· preprint· en· W4236278752 sur OpenAlexaboutno aff
Bassim Ibrahim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT and GPS-based Vehicle Safety Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral Packet Radio ServiceGlobal Positioning SystemAutomatic vehicle locationVehicle tracking systemGSMTransit (satellite)Computer scienceService (business)Tracking systemTruckTrack (disk drive)Assisted GPSInformation systemIVMSReal-time computingTelecommunicationsTransport engineeringPublic transportEngineeringOperating systemBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicle arrival time is one of the most important factors of intelligent transportation systems (ITS). Accurate transit travel information is important because it attracts additional customers and increases the satisfaction of transit users. A passenger waiting for a train or bus, a person waiting for a cab, a customer waiting for a courier to come to his/her home to pickup or deliver a package, a business office waiting for a truck for goods and a home user waiting for his/her shipment for which he/she did online shopping are a few examples of how important vehicle arrival time is in different areas of life. Most companies are investing a lot of money to improve their systems for better, faster and reliable customer service. As the cost of ITS components have decreased, the automatic vehicle location (AVL) system, which is one component of ITS, has become more widely used. Many transit agencies use an AVL system to track their vehicles in real-time. Tracking systems technology was made possible by the integration of three technologies: global positioning system (GPS), global system for mobile communication (GSM) and the geographic information system (GIS). This project shows detailed research in the area of automatic vehicle location and implements a low cost vehicle tracking system using GPS and GPRS. The system reads the current position, speed and direction using GPS, the data is sent via GPRS service from a GSM network to a server using TCP/IP protocol and the server saves this information to the database on a regular time interval. The web-based application then uses this data and calculates the approximate arrival time. The system allows a user to view the present position of the vehicle using Google Maps and calculates the arrival time. Also, bus location can be monitored in real time by route supervisors. This will allow supervisors to make better service adjustment decisions because they will be able to see how the route is operating. The test bed was a bus route running in the downtown of Toronto.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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