CrossRoads: Real-Time classification of roads based on the city data

Abstract

Humanity is experiencing the largest urban growth in history. Nowadays more than half the human population lives and works in cities. This rapid growth of urban areas poses great challenges to local and central governments in terms of urban planning, sustainability, mobility and air quality. With the proliferation of inexpensive everyday objects, embedded with electronics and able to connect themselves to a network, it has become possible to use them to collect and exchange data over great distances. Using a vast network of sensors deployed over a large metropolitan network, it is possible to autonomously collect vast amounts of sensor data and transmit it to a central system that processes it into valuable information that can assist in city governance and improve the citizen's life. The internship Crossroads: ”Real-time classification of roads based on the city data” aims at studying the viability of using traffic and air quality data, collected by a large sensor network, to introduce modifications into a Geographic Information System used by a Routing Service that is able to calculate the best route between a source and a target location. Its main objective is to study algorithms, services, and tools that can be applied to build a small prototype that demonstrates the concept. This report presents and discusses all taken steps, activities developed as well as all artifacts produced during the Crossroads: ”Real-time classification of roads based on the city data” internship.

A humanidade experiencia o maior crescimento urbano da história. Hoje em dia, mais de metade da população humana vive e trabalha nas cidades. Este rápido crescimento das áreas urbanas representa um grande desafio para os governos locais e centrais, em termos de planeamento urbano, sustentabilidade, mobilidade e qualidade do ar. Com a proliferação de objetos cotidianos baratos, incorporando electrónica e capazes de se ligar a uma rede, tornou-se possível usá-los para coletar e trocar dados a grandes distâncias. Usando uma vasta rede de sensores distribuídos ao longo de uma grande rede metropolitana, é possível coletar grandes quantidades de dados de sensor, de forma autónoma e transmiti-los a um sistema central que os processa e produz informação valiosa que pode ajudar na administração da cidade e na melhoraria da vida dos cidadãos. Crossroads: ”Real-time classification of roads based on the city data” visa estudar a viabilidade do uso de dados de tráfego automóvel e de qualidade do ar, coletados por uma grande rede de sensores, para introduzir modificações num Sistema de Informação Geográfica, utilizado por um Serviço de Roteamento que é capaz de calcular a melhor rota entre um local de partida e um de destino. O seu principal objetivo consiste no estudo de algoritmos, serviços e ferramentas que podem ser aplicados na construção de um pequeno protótipo que demonstre o conceito. Este relatório apresenta e discute todas as etapas e atividades desenvolvidas durante o estágio Crossroads: ”Real-time classification of roads based on the city data”.