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dc.contributor.advisorLaube, Patrick-
dc.contributor.advisorRatnaweera, Nils-
dc.contributor.authorKessler, Sebastian-
dc.date.accessioned2019-02-13T13:32:33Z-
dc.date.available2019-02-13T13:32:33Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttps://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/15282-
dc.description.abstractDer 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.de_CH
dc.description.abstractIn 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.de_CH
dc.format.extent53de_CH
dc.language.isodede_CH
dc.publisherZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaftende_CH
dc.rightsLicence according to publishing contractde_CH
dc.subjectBewegungsdatende_CH
dc.subjectMap-Matchingde_CH
dc.subjectPersonalisierter Tourenvorschlagde_CH
dc.subjectMountainbikede_CH
dc.subjectSegmentierungde_CH
dc.subject.ddc005: Computerprogrammierung, Programme und Datende_CH
dc.subject.ddc910: Geografie und Reisende_CH
dc.titleTourenvorschläge für Mountainbiker aus Bewegungsdatende_CH
dc.typeThesis: Bachelorde_CH
dcterms.typeTextde_CH
zhaw.departementLife Sciences und Facility Managementde_CH
zhaw.publisher.placeWinterthurde_CH
dc.identifier.doi10.21256/zhaw-2347de_CH
zhaw.originated.zhawYesde_CH
Appears in Collections:Bachelorarbeiten Umweltingenieurwesen

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