Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/11531/32762
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Contreras Bárcena, David | es-ES |
dc.contributor.author | Mena Gómez de Merodio, Pablo | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-10-26T14:51:41Z | - |
dc.date.available | 2018-10-26T14:51:41Z | - |
dc.date.issued | 2019 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/32762 | es_ES |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación | es_ES |
dc.description.abstract | En 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.abstract | In 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 user | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | en-GB | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | GITT (KTT) | es_ES |
dc.title | Desarrollo de un sistema de procesamiento de datos en un proyecto Big Data | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | machine learning, Big Data, sistema de predicción, bicicletas, accidentes | es-ES |
dc.keywords | machine learning, Big Data, prediction system, bicycles, traffic accidents | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KTT-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Memoria sin anexo.pdf | Trabajo Fin de Grado | 3,12 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
ConfirmaciAn de autorAa.pdf | Autorización | 100,29 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.