Plattform för visualisering av trafikdata

Detta är en Kandidat-uppsats från Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap; Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap; Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap; Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap; Linköpings universitet/Institut

Författare: Juan Basaez; Joakim Bergström; Johan Fisch; Viktor Ivarsson; [2019]

Nyckelord: ;

Sammanfattning: Den här rapporten redovisar och diskuterar resultatet av ett kandidatarbete. Arbetet som utförts var uppdraget Plattform för maskininlärning och visualisering av trafikdata med Institutionen för datavetenskap som kund och Östgötatrafiken som behovsägare och referenspartner. Östgötatrafiken är idag intresserade av maskininlärningsmöjligheter inom trafikområdet och efterfrågar en plattform som möjliggör presentation samt analys av trafikdata med hjälp av maskininlärning. Uppdragets syfte var att utveckla en produkt som passade Östgötatrafikens önskemål för att visualisera trafikdata i Linköping och Norrköping. Projektet utfördes av sju studenter som studerade på Linköpings universitet som en del av kursen TDDD96 Kandidatprojekt i programvaruutveckling och resulterade i webbapplikationen Chronos. Chronos är ett system byggt enligt en treskiktad klient-server-arkitektur där klienten är en webbsida byggd i JavaScript med React och servern är byggd i Python med Flask och Flask-SQLAlchemy. Klienten har kontroller för filtrering av data och visualisering av trafikdata sker på en Leaflet-karta. De data som visualiseras på kartan hämtas automatiskt från Trafiklab, som tillhandahåller API:er för kollektivtrafiken i Sverige, för att bygga en databas med historisk trafikdata. Visualisering av data sker genom att visa bilder av bussarnas hastigheter över en vald tidsperiod. Rapporten innehåller även individuella bidrag från varje gruppmedlem.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)