Im Rahmen der Sussex-Huawei Locomotion Transportation Recognition Challenge in Singapur erhielt Peter Widhalm vom AIT Center for Mobility Systems eine Auszeichnung für den hervorragenden 4. Platz.
Die Auswertung von Smartphone-Sensoren ermöglicht neue verkehrliche Anwendungen wie Mobilitätserhebungen oder automatische Ticketinganwendungen im öffentlichen Verkehr. Die Bewertung der Genauigkeit von Lösungen stellt immer noch eine große Herausforderung dar. Die Sussex-Huawei Locomotion Transportation Recognition (SHL) Challenge ist ein Machine Learning- und Data Science-Wettbewerb zur Erkennung von acht verkehrlichen Aktivitäten aus Smartphone-Sensordaten.
Die Erkennungsergebnisse der Challenge-Einreichungen auf den Testdaten wurden am 11. September 2018 beim International Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications (HASCA2018) im Rahmen der renommierten UbiComp2018 Konferenz in Singapur präsentiert. Unter 21 Einreichungen erreichte die Lösung des AIT den hervorragenden vierten Platz und war eine von nur fünf Lösungen, deren Erkennungsraten auf den Testdaten ähnlich den Erkennungsraten auf den Trainingsdaten waren. Bei der Erkennung von Verkehrsmittel-Wechseln erreichte die AIT-Lösung den ersten Platz, zudem benötigt das AIT-Modell die geringste Trainingszeit und mit großen Abstand den geringsten Speicherplatz, was eine mobile Implementierung erlaubt.
HASCA2018: http://hasca2018.hasc.jp
Publikation “Top in the Lab, Flop in the Field? Evaluation of a Sensor-based Travel Activity Classifier with the SHL Dataset“ zum Download: http://pubdb.ait.ac.at/files/PubDat_AIT_143756.pdf