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Analyse du trafic véhiculaire à partir de traces des capteurs Bluetooth
No full textThe pervasiveness of personal radio devices and the high penetration rate of these technologies in vehicles have, in recent years, made a strong case for the development of new traffic measurement techniques based on the analysis of the radio access network activity levels. In this thesis, we explore the use of sensor data gathered through Bluetooth (BT) passive scanning. Bluetooth sensors provide a cost-effective, low-impact and easy to deploy alternative to conventional techniques. They are adapted for mass deployment in urban areas at relatively low investment and maintenance costs. However, the BT indirect detection process may introduce bias and uncertainties that hinder the accuracy of the derived vehicular traffic metrics. In this context, we investigate the capacity to use Bluetooth sensors as a reliable sole data source for intelligent traffic systems in urban areas. Our work focuses on improving the accuracy of the obtained estimations of the traffic flow and the travel speed. The first part of this work concerns the task of vehicular traffic flow quantification from Bluetooth sensor data. We adopted a data-driven approach relying on statistical and machine learning models. We first considered traffic flow estimation in one sensing pose. Then, we proposed a model for network-scale flow estimation. In this contribution, we also introduced the transfer learning problem required to limit the need to acquire labelled training data for each new deployment. In the second part, we focus on the task of estimating the average travel speed. We propose an algorithm that uses the collected data about the quality of the received signal to improve the matching process and weigh individual vehicle speed contributions in calculating the average speed. During this work, we also developed a simulation framework of BT scanning for vehicular traffic monitoring. The simulator allows us to study and identify the factors impacting the probability, for one sensor, of detecting an active BT connection in its detection range and generate synthetic training datasets to handle data scarcity.L’essor rapide des véhicules connectés dans le marché de l’industrie automobile a suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour étudier de plus près la possibilité d’exploiter les traces de communication pour améliorer les systèmes de gestion de trafic. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l’utilisation des données issues de capteurs Bluetooth à balayage passif. Ces capteurs représentent une alternative à faible coût et à faible impact pour la collecte de mesures concernant le trafic véhiculaire et sont adaptés à un déploiement dense à large échelle à savoir dans un milieu urbain. En revanche, le processus de détection des capteurs Bluetooth est susceptible d'introduire du biais et des incertitudes dans le calcul des indicateurs relatifs au trafic véhiculaire. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’amélioration de la précision des mesures de trafic dérivées: le flux de trafic et la vitesse de déplacement. La première partie de notre thèse porte sur la quantification de flux de trafic véhiculaire à partir des données Bluetooth. Nous adoptons une approche orientée données en se basant sur les modèles d’apprentissage statistiques. D'abord, nous considérons le problème d'estimation du flux de trafic au niveau d'un seul capteur puis à l'échelle d'un réseau de capteurs. Nous introduisons également le problème de transfert d'apprentissage nécessaire pour limiter le besoin d’acquisition de données d’apprentissage labellisées à chaque déploiement. Dans une deuxième partie, nous nous concentrons sur le problème de l’estimation de vitesse moyenne de déplacement. Nous proposons un algorithme qui explore les données collectées sur la qualité de signal reçu pour améliorer le processus d’appariement et pondérer les contributions des vitesses des véhicules dans le calcul de la vitesse moyenne. Une autre partie des travaux de thèse a été dédiée à la définition et l’implémentation d’un framework de simulation de balayage Bluetooth pour des applications véhiculaires. Le simulateur est utilisé pour analyser et identifier les facteurs impactant la capacité des capteurs de détecter les appareils Bluetooth actifs dans son voisinage mais aussi pour complémenter les données des expérimentations par la génération de datasets d’apprentissage synthétiques
Analyse du trafic véhiculaire à partir de traces des capteurs Bluetooth
No full textThe pervasiveness of personal radio devices and the high penetration rate of these technologies in vehicles have, in recent years, made a strong case for the development of new traffic measurement techniques based on the analysis of the radio access network activity levels. In this thesis, we explore the use of sensor data gathered through Bluetooth (BT) passive scanning. Bluetooth sensors provide a cost-effective, low-impact and easy to deploy alternative to conventional techniques. They are adapted for mass deployment in urban areas at relatively low investment and maintenance costs. However, the BT indirect detection process may introduce bias and uncertainties that hinder the accuracy of the derived vehicular traffic metrics. In this context, we investigate the capacity to use Bluetooth sensors as a reliable sole data source for intelligent traffic systems in urban areas. Our work focuses on improving the accuracy of the obtained estimations of the traffic flow and the travel speed. The first part of this work concerns the task of vehicular traffic flow quantification from Bluetooth sensor data. We adopted a data-driven approach relying on statistical and machine learning models. We first considered traffic flow estimation in one sensing pose. Then, we proposed a model for network-scale flow estimation. In this contribution, we also introduced the transfer learning problem required to limit the need to acquire labelled training data for each new deployment. In the second part, we focus on the task of estimating the average travel speed. We propose an algorithm that uses the collected data about the quality of the received signal to improve the matching process and weigh individual vehicle speed contributions in calculating the average speed. During this work, we also developed a simulation framework of BT scanning for vehicular traffic monitoring. The simulator allows us to study and identify the factors impacting the probability, for one sensor, of detecting an active BT connection in its detection range and generate synthetic training datasets to handle data scarcity.L’essor rapide des véhicules connectés dans le marché de l’industrie automobile a suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour étudier de plus près la possibilité d’exploiter les traces de communication pour améliorer les systèmes de gestion de trafic. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l’utilisation des données issues de capteurs Bluetooth à balayage passif. Ces capteurs représentent une alternative à faible coût et à faible impact pour la collecte de mesures concernant le trafic véhiculaire et sont adaptés à un déploiement dense à large échelle à savoir dans un milieu urbain. En revanche, le processus de détection des capteurs Bluetooth est susceptible d'introduire du biais et des incertitudes dans le calcul des indicateurs relatifs au trafic véhiculaire. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’amélioration de la précision des mesures de trafic dérivées: le flux de trafic et la vitesse de déplacement. La première partie de notre thèse porte sur la quantification de flux de trafic véhiculaire à partir des données Bluetooth. Nous adoptons une approche orientée données en se basant sur les modèles d’apprentissage statistiques. D'abord, nous considérons le problème d'estimation du flux de trafic au niveau d'un seul capteur puis à l'échelle d'un réseau de capteurs. Nous introduisons également le problème de transfert d'apprentissage nécessaire pour limiter le besoin d’acquisition de données d’apprentissage labellisées à chaque déploiement. Dans une deuxième partie, nous nous concentrons sur le problème de l’estimation de vitesse moyenne de déplacement. Nous proposons un algorithme qui explore les données collectées sur la qualité de signal reçu pour améliorer le processus d’appariement et pondérer les contributions des vitesses des véhicules dans le calcul de la vitesse moyenne. Une autre partie des travaux de thèse a été dédiée à la définition et l’implémentation d’un framework de simulation de balayage Bluetooth pour des applications véhiculaires. Le simulateur est utilisé pour analyser et identifier les facteurs impactant la capacité des capteurs de détecter les appareils Bluetooth actifs dans son voisinage mais aussi pour complémenter les données des expérimentations par la génération de datasets d’apprentissage synthétiques
Analyse du trafic véhiculaire à partir de traces des capteurs Bluetooth
No full textThe pervasiveness of personal radio devices and the high penetration rate of these technologies in vehicles have, in recent years, made a strong case for the development of new traffic measurement techniques based on the analysis of the radio access network activity levels. In this thesis, we explore the use of sensor data gathered through Bluetooth (BT) passive scanning. Bluetooth sensors provide a cost-effective, low-impact and easy to deploy alternative to conventional techniques. They are adapted for mass deployment in urban areas at relatively low investment and maintenance costs. However, the BT indirect detection process may introduce bias and uncertainties that hinder the accuracy of the derived vehicular traffic metrics. In this context, we investigate the capacity to use Bluetooth sensors as a reliable sole data source for intelligent traffic systems in urban areas. Our work focuses on improving the accuracy of the obtained estimations of the traffic flow and the travel speed. The first part of this work concerns the task of vehicular traffic flow quantification from Bluetooth sensor data. We adopted a data-driven approach relying on statistical and machine learning models. We first considered traffic flow estimation in one sensing pose. Then, we proposed a model for network-scale flow estimation. In this contribution, we also introduced the transfer learning problem required to limit the need to acquire labelled training data for each new deployment. In the second part, we focus on the task of estimating the average travel speed. We propose an algorithm that uses the collected data about the quality of the received signal to improve the matching process and weigh individual vehicle speed contributions in calculating the average speed. During this work, we also developed a simulation framework of BT scanning for vehicular traffic monitoring. The simulator allows us to study and identify the factors impacting the probability, for one sensor, of detecting an active BT connection in its detection range and generate synthetic training datasets to handle data scarcity.L’essor rapide des véhicules connectés dans le marché de l’industrie automobile a suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour étudier de plus près la possibilité d’exploiter les traces de communication pour améliorer les systèmes de gestion de trafic. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l’utilisation des données issues de capteurs Bluetooth à balayage passif. Ces capteurs représentent une alternative à faible coût et à faible impact pour la collecte de mesures concernant le trafic véhiculaire et sont adaptés à un déploiement dense à large échelle à savoir dans un milieu urbain. En revanche, le processus de détection des capteurs Bluetooth est susceptible d'introduire du biais et des incertitudes dans le calcul des indicateurs relatifs au trafic véhiculaire. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’amélioration de la précision des mesures de trafic dérivées: le flux de trafic et la vitesse de déplacement. La première partie de notre thèse porte sur la quantification de flux de trafic véhiculaire à partir des données Bluetooth. Nous adoptons une approche orientée données en se basant sur les modèles d’apprentissage statistiques. D'abord, nous considérons le problème d'estimation du flux de trafic au niveau d'un seul capteur puis à l'échelle d'un réseau de capteurs. Nous introduisons également le problème de transfert d'apprentissage nécessaire pour limiter le besoin d’acquisition de données d’apprentissage labellisées à chaque déploiement. Dans une deuxième partie, nous nous concentrons sur le problème de l’estimation de vitesse moyenne de déplacement. Nous proposons un algorithme qui explore les données collectées sur la qualité de signal reçu pour améliorer le processus d’appariement et pondérer les contributions des vitesses des véhicules dans le calcul de la vitesse moyenne. Une autre partie des travaux de thèse a été dédiée à la définition et l’implémentation d’un framework de simulation de balayage Bluetooth pour des applications véhiculaires. Le simulateur est utilisé pour analyser et identifier les facteurs impactant la capacité des capteurs de détecter les appareils Bluetooth actifs dans son voisinage mais aussi pour complémenter les données des expérimentations par la génération de datasets d’apprentissage synthétiques
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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