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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorContreras Bárcena, Davides-ES
dc.contributor.authorMena Gómez de Merodio, Pabloes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2018-10-26T14:51:41Z-
dc.date.available2018-10-26T14:51:41Z-
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/32762es_ES
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicaciónes_ES
dc.description.abstractEn este proyecto se ha desarrollado el módulo de análisis de datos y predicción de comportamiento dentro de una infraestructura Big Data para el cálculo de rutas seguras a través de la ciudad de Madrid. El proyecto se centra en la implementación de un sistema de predicción capaz de identificar zonas potencialmente peligrosas para los ciclistas, basándose en históricos de trayectos y accidentes, así como en información en tiempo real ofrecida por el usuario. Utilizando esta información, el sistema calcula la ruta más corta y detecta que lugares contienen focos de peligrosidad. Una vez que se han detectado todas las zonas potencialmente peligrosas, se calcula una nueva ruta que las evita y se envía dicha información al modelo de visualización preliminar que imprime tres rutas. La ruta más corta, la ruta más segura y un término medio entre ambas. Todo ello sobre un mapa de calor de la ciudad de Madrid en el que se representan los lugares donde han ocurrido accidentes a lo largo de los últimos años. La información recopilada a lo largo de este proyecto servirá como punto de partida para el proyecto de fin de grado enfocado a la visualización que permirá adaptar el sistema a un entorno cómodo y familiar para el usuario.es-ES
dc.description.abstractIn this project, the analysis and prediction module inside a Big Data system has been developed. The main objective of this project is to calculate the safest routes for cyclist through the city of Madrid. The system is focused on implementing a prediction method capable of identify potentially dangerous zones using the route and accident records provided by the City Hall and the real time data provided by the users. Using this information, the system calculates the shortest path and finds out which places are more dangerous or have a higher probability of suffer an accident. Once that all the hazardous spots have been found, a new route is calculated and sent to the visualization module. This module draws three routes. The shortest, the safest and a middle term. All of it over a heat map that represents the accidents of the last few years. The information that has been recorded through this project will be used as a starting point for the visualization project that will develop a familiar and simple environment for the useren-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherGITT (KTT)es_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema de procesamiento de datos en un proyecto Big Dataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsmachine learning, Big Data, sistema de predicción, bicicletas, accidenteses-ES
dc.keywordsmachine learning, Big Data, prediction system, bicycles, traffic accidentsen-GB
Aparece en las colecciones: KTT-Trabajos Fin de Grado

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