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Agora Move
Présentation du projet
- Nom 1 : Persenda Edgar
- Créneau (AM ou PM) : PM
- Nom 2 : Mesnier Maylanie
- Créneau (AM ou PM) : PM
- Nom du Projet : Agora Move
Un scénario d'illustration du Projet
Bob veut savoir si il y aura du monde à la plage à 4h cette après midi, pour cela il utilise notre application et lui indique la position de la plage et l’heure. Notre application lui renverra un taux de fréquentation et un taux de mouvement relatif au lieu demandé. Le frère de Bob gère une grande infrastructure (ex: Centre commerciale) et voudrait consulter des cartes lui indiquant la fréquentation et le taux de mouvement à un instant donné dans son infrastructure afin d’améliorer la gestion de son infrastructure. Pour cela il donne à l’application la coordonnée gps de son infrastructure et le moment passé pour lequel il veut obtenir la carte et l’application lui retourne. Toute ces données sont calculées à partir des informations récupérées par le GPS et l’accéléromètre des personnes ayant installé l’application.
Matériel disponbile
- Référence du SmartPhone Motorola G3
- Caractéristiques techniques: [[https://www.motorola.fr/products/moto-g-gen-3
- Capteurs: Accéléromètre (2), capteur de luminosité ambiante, magnétomètre, proximité, processeur de gestion contextuelle
- Localisation: GPS, AGPS, GLONASS
- OS: Android 6.0.1
- Développement possible sur android studio
Ressouces utilisées dans le Projet
- Capteurs:
- capteur gps
- accéléromètre
- Liste des SDK et API pour l'accès à ces informations
- Environnement de logiciel : Android
- Version OS : 6.0.1
- Algorithme utilisé:
- Clustering (K-means)
- Apprentissage (SVM) (Prend en entrée les coordonnées GPS, la tranche horaire et la date et ressors le taux de mouvement et la fréquentation du lieu)
- Activité reconnue et utilisée:
- Position GPS
- Taux de mouvement renvoyé par l’accéléromètre
Conclusion sur la Faisabilité du Projet:
- La récupération des données ne pose pas de problème.
- L’affichage sur map se sert de l’API google maps
- On utilisera une approche incrémentale pour ne pas se retrouver confronter en même temps aux différentes approche clustering/machine learning