論文の概要: Plataforma para visualização geo-temporal de apinhamento turístico
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13952v1
- Date: Wed, 16 Apr 2025 11:11:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 08:26:40.891987
- Title: Plataforma para visualização geo-temporal de apinhamento turístico
- Title（参考訳）: Plataforma para visualização geo-temporal de apinhamento turístico
- Authors: Rodrigo Simões, Fernando Brito e Abreu, Adriano Lopes,
- Abstract要約: 観光客の群集はビジター体験を低下させ、環境や住民に悪影響を及ぼす。
これは、観光のデジタルトランスフォーメーションに関連する欧州のレセッティングプロジェクトの枠組みの中で、この群集を視覚化するプラットフォームを開発する動機となった。
このプラットフォームは、混雑密度を計算する際に、対象サイトの搬送能力を考慮している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.498315114762484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tourist crowding degrades the visitor experience and negatively impacts the environment and the local population, potentially making tourism in popular destinations unsustainable. This motivated us to develop, within the framework of the European RESETTING project related to the digital transformation of tourism, a platform to visualize this crowding, exploring historical data, detecting patterns and trends and predicting future events. The ultimate goal is to support short- and medium-term decision-making to mitigate the phenomenon. To this end, the platform takes into account the carrying capacity of the target sites when calculating crowding density. The integration of data from different sources is achieved with an extensible, connector-based architecture. Three scenarios for using the platform are described, relating to major annual crowding events. Two of them, in the municipality of Lisbon, are based on data from a mobile network provided by the LxDataLab initiative. The third, in Melbourne, Australia, using public data from a network of movement sensors called the Pedestrian Counting System. An experiment to evaluate the usability of the proposed platform using NASA-TLX is also described. -- -- O apinhamento tur\'istico degrada a experi\^encia dos visitantes e impacta negativamente o ambiente e a popula\c{c}\~ao local, podendo tornar insustent\'avel o turismo em destinos populares. Isto motivou-nos a desenvolver, no \^ambito do projeto europeu RESETTING relacionado com a transforma\c{c}\~ao digital do turismo, uma plataforma para visualizar este apinhamento, explorando dados hist\'oricos, detetando padr\~oes e tend\^encias e prevendo eventos futuros. O objetivo final \'e apoiar a tomada de decis\~ao, a curto e m\'edio prazo, para mitigar o fen\'omeno. Para tal, a plataforma considera a capacidade de carga dos locais alvo no c\'alculo da densidade de apinhamento. A integra\c{c}\~ao de dados de diversas fontes \'e conseguida com uma arquitetura extens\'ivel, \`a base de conetores. S\~ao descritos tr\^es cen\'arios de utiliza\c{c}\~ao da plataforma, relativos a eventos anuais de grande apinhamento. Dois deles, no munic\'ipio de Lisboa, baseados em dados de uma rede m\'ovel disponibilizados pela iniciativa LxDataLab. O terceiro, em Melbourne na Austr\'alia, utilizando dados p\'ublicos de uma rede de sensores de movimento designada de Pedestrian Counting System. \'E ainda descrita uma experi\^encia de avalia\c{c}\~ao da usabilidade da plataforma proposta, usando o NASA-TLX.
- Abstract（参考訳）: 観光客の群集はビジター体験を低下させ、環境や住民に悪影響を及ぼし、人気のある観光地での観光を持続不可能にする可能性がある。
これは、観光のデジタルトランスフォーメーションに関連する欧州のレセッティングプロジェクトの枠組みの中で、この群集を可視化し、歴史的データを探索し、パターンやトレンドを検出し、将来の出来事を予測するプラットフォームを開発する動機となった。
最終的な目標は、この現象を緩和するための短期的および中期的な意思決定を支援することである。
この目的のために, 群集密度を計算する際に, 対象地点の搬送能力を考慮する。
異なるソースからのデータの統合は、拡張可能なコネクタベースのアーキテクチャによって達成される。
プラットフォームを利用するための3つのシナリオについて説明する。
その中の2つは、LxDataLabイニシアチブが提供するモバイルネットワークのデータに基づいている。
3つ目はオーストラリアのメルボルンで、Pedestrian Counting System(歩行者計数システム)と呼ばれる運動センサーのネットワークから公開データを使っています。
また,NASA-TLXを用いた提案プラットフォームのユーザビリティ評価実験についても述べる。
O apinhamento tur\'istico degrada a experi\^encia dos visitantes e impacta negativamente o ambiente e a popula\c{c}\~ao local, podendo tornar insustent\'avel o turismo em destinos populares。
Isto motivou-nos a desenvolver, no \^ambito do projeto Europeu RESETTING relacionado com a transforma\c{c}\~ao digital do turismo, uma plataforma para visualizar este apinhamento, explorando dados hist\'oricos, detetando padr\~oes e tend\^encias e prevendo eventos futuros.
O objetivo final \'e apoiar a tomada de decis~ao, a curto e m\'edio prazo, para mitigar o fen\'omeno
パラタル(Para tal, a plataforma considera a capacidade de carga dos locais alvo no c'alculo da densidade de apinhamento)
A integra\c{c}\~ao de dados de diversas fontes \'e conseguida com uma arquitetura extens\'ivel, \`a base de conetores。
S\~ao descritos tr\^es cen\'arios de utiliza\c{c}\~ao da plataforma, relativos a eventos anuais de grande apinhamento
Dois deles, no munic\'ipio de Lisboa, baseados em dados de uma rede m\'ovel disponibilizados pela iniciativa LxDataLab。
O terceiro, em Melbourne na Austr\'alia, utilizando dados p\'ublicos de uma rede de sensores de Movimento designada de Pedestrian Counting System
NASA-TLX (NASA-TLX, usando de NASA-TLX) の略。
関連論文リスト
- Short-video Propagation Influence Rating: A New Real-world Dataset and A New Large Graph Model [55.58701436630489]
クロスプラットフォームのショートビデオデータセットには、117,720の動画、381,926のサンプル、中国最大の5つのプラットフォームにわたる535のトピックが含まれている。
大グラフモデル(LGM)NetGPTは、多種多様なグラフ構造データを強力な推論能力とLarge Language Models(LLM)の知識で橋渡しすることができる
我々のNetGPTは,短ビデオ伝搬グラフの理解と解析が可能であり,短ビデオの長期伝搬の影響を予測できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-31T05:53:15Z) - Cross-City Matters: A Multimodal Remote Sensing Benchmark Dataset for
Cross-City Semantic Segmentation using High-Resolution Domain Adaptation
Networks [82.82866901799565]
我々は,都市間セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクの研究を目的とした,新しいマルチモーダルリモートセンシングベンチマークデータセット(ハイパースペクトル,マルチスペクトル,SARを含む)を構築した。
単一都市に留まらず,多都市環境からAIモデルの一般化能力を促進するため,高解像度なドメイン適応ネットワークであるHighDANを提案する。
高DANは, 並列高分解能融合方式で, 都市景観の空間的トポロジカルな構造を良好に維持することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T23:55:39Z) - Smart City Digital Twin Framework for Real-Time Multi-Data Integration
and Wide Public Distribution [2.864893907775703]
デジタルツイン(Digital Twins)は、実際のエンティティのデジタルレプリカであり、エンティティの状態を監視、制御するための基本的なツールになりつつある。
Digital Twinsは、エンティティの状態を監視、制御するための基本的なツールになりつつある。
Snap4Cityプラットフォームはオープンソースとしてリリースされ、GitHubとdocker composeを通じて利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-23T14:53:04Z) - Data-driven quantitative analysis of an integrated open digital
ecosystems platform for user-centric energy retrofits: A case study in
Northern Sweden [0.0]
ユーザ中心のエネルギー再最適化において,機能的なバックエンドサーバを備えたWebフレームワークに基づくオープンなディジタルエコシステムを提案する。
データ駆動型Webフレームワークは、エネルギーリノベーションベンチマークを構築するために提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T08:05:10Z) - Crowd Safety Manager: Towards Data-Driven Active Decision Support for
Planning and Control of Crowd Events [1.3764085113103222]
リスクレベルの評価と予測を目的とした包括的フレームワークであるBortieモデルを紹介する。
提案されたフレームワークは、ScheveningenのCrowd Safety Managerプロジェクトに適用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T18:47:56Z) - Semi-supervised Learning from Street-View Images and OpenStreetMap for
Automatic Building Height Estimation [59.6553058160943]
本稿では,Mapillary SVIとOpenStreetMapのデータから建物の高さを自動的に推定する半教師付き学習(SSL)手法を提案する。
提案手法は, 平均絶対誤差(MAE)が約2.1mである建物の高さを推定する上で, 明らかな性能向上につながる。
予備結果は,低コストなVGIデータに基づく提案手法のスケールアップに向けた今後の取り組みを期待し,動機づけるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-05T18:16:30Z) - LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.71129509623587]
道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。
カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T05:48:36Z) - PANet: Perspective-Aware Network with Dynamic Receptive Fields and
Self-Distilling Supervision for Crowd Counting [63.84828478688975]
本稿では,視点問題に対処するため,PANetと呼ばれる新しい視点認識手法を提案する。
対象物のサイズが視点効果によって1つの画像で大きく変化するという観測に基づいて,動的受容場(DRF)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、入力画像に応じて拡張畳み込みパラメータによって受容野を調整することができ、モデルが各局所領域についてより識別的な特徴を抽出するのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-31T04:43:05Z) - A Data-Driven Analytical Framework of Estimating Multimodal Travel
Demand Patterns using Mobile Device Location Data [5.902556437760098]
本稿では,スマートフォンの位置データからマルチモーダル旅行需要パターンを抽出するデータ駆動分析フレームワークを提案する。
トラベルモードインプテーションのための訓練された単層モデルとディープニューラルネットワークを開発した。
この枠組みは、近隣の鉄道、地下鉄、高速道路、バス路線への交通ルートの近接性を評価するためにマルチモーダル交通網も組み込んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-08T22:49:44Z) - Urban Crowdsensing using Social Media: An Empirical Study on Transformer
and Recurrent Neural Networks [0.7090165638014329]
我々は、利用可能なソーシャルメディアデータセットを活用し、これらを2つの都市センシング問題の基盤として利用する。
この研究の主な貢献の1つは、TwitterとFlickrから収集したデータセットです。
2つの予備的な教師付き学習手法を用いて,本データセットの有用性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-05T15:36:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。