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Titel: Tourenvorschläge für Mountainbiker aus Bewegungsdaten
Autor/-in: Kessler, Sebastian
Betreuer/-in / Gutachter/-in: Laube, Patrick
Ratnaweera, Nils
Umfang: 53
Verlag / Hrsg. Institution: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Verlag / Hrsg. Institution: Winterthur
Erscheinungsdatum: 2017
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): Lizenz gemäss Verlagsvertrag
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Bewegungsdaten; Map-Matching; Personalisierter Tourenvorschlag; Mountainbike; Segmentierung
Fachgebiet (DDC): 005: Computerprogrammierung, Programme und Daten
910: Geografie und Reisen
Zusammenfassung: Der Mountainbike-Sport erfreut sich steigender Beliebtheit und ist in Bergregionen längst ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Mountainbike-spezifische Zeitschriften, Internetseiten und Smartphone-Apps bieten unzählige Informationen über Mountainbike-Touren an. Obwohl sich bei Onlineplattformen Suchfilter einsetzen lassen, ist es oft schwierig und zeitaufwändig eine Mountainbike-Tour nach seinem eigenen Geschmack zu finden. In den verschiedensten Bereichen nutzen Menschen GPS-Sensoren, um ihre Bewegungsdaten mittels GPS aufzuzeichnen. Aus den aufgezeichneten raumzeitlichen Daten können mittels moderner Methoden der Bewegungsanalyse nützliche Informationen gewonnen werden. Im Fall des Mountainbikings können relevante Toureninformationen aus den GPS-Daten abgeleitet und daraus ein personalisiertes Tourenprofil erstellt werden. Dieses kann wiederum verwendet werden, um personalisierte Tourenvorschläge zu unterbreiten. In dieser Arbeit wurde ein Algorithmus entwickelt, welcher aus GPS-Tracks relevante Tourenparameter ableitet und daraus personalisierte Tourenprofile erstellt. Mittels Tourenprofil kann schliesslich aus einer beliebigen Auswahl an Mountainbike-Touren ein personalisierter Tourenvorschlag unterbreitet werden.
In the last decade mountain biking has become a very popular sport. For mountain regions it has turned into an important economic factor. Targeted mountain biking magazines, websites and smartphone apps provide a wide range of information about mountain bike trails and tours. Although there is the possibility to apply search filters, it remains difficult to find a mountain bike tour according to one’s own preferences. People use GPS-devices in many different areas to trace their movements while jogging or cycling. This spatio-temporal data can be processed by modern methods of movement analysis. Through the movement analysis, mountain biking specific information can be gained and used to draw up a mountain biker’s specific tour profile. A personalised mountain bike tour profile can then be used to develop personalised tour recommendations. For this thesis a special algorithm was developed which uses GPS tracks to deduce tour parameters, draw up personalised mountain bike tour profiles and make individual tour recommendations.
Departement: Life Sciences und Facility Management
Publikationstyp: Thesis: Bachelor
DOI: 10.21256/zhaw-2347
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/15282
Enthalten in den Sammlungen:Bachelorarbeiten Umweltingenieurwesen

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