Passenger Flows

Ziel dieser Projektgruppe ist es, mit IoT-Geräten integrierte Sensoren zur Überwachung von Fahrgastströmen im öffentlichen Verkehr einzusetzen. Da kamerabasierte Systeme viele Datenschutzprobleme aufweisen, haben wir eine weniger aufdringliche Methode verwendet, um dieses Ziel zu erreichen. Multimodale Sensoren wie GPS, Trägheitsmessgeräte und Wi-Fi-Antennen wurden in einem Edge-Device integriert, um die Mobilität von Menschen zu messen. Wir haben uns dabei mit der Sensorik, der Datenanalyse und der Datenvisualisierung beschäftigt.

In diesem Projekt haben wir IEEE 802.11 Wi-Fi verwendet, um den Passagierfluss zu schätzen. Um Menschen zu erkennen, verfolgen wir ihre mobilen Geräte. Wir hören auf „Probe Request“-Pakete, die von mobilen Geräten zur Suche nach drahtlosen Netzwerken gesendet werden. Dazu haben wir einen Wi-Fi-Dongle im „Monitor“-Modus verwendet. Diese „Probe Requests“ enthalten die MAC-Adresse der mobilen Geräte und geben Auskunft über den Gerätehersteller. Beide Werte können verwendet werden, um ein einzelnes Gerät zu verfolgen. Um dies zu verhindern, setzen wir auf unserer Seite Datenschutzmaßnahmen ein. Auch die Hersteller selbst sind sich dieses Problems bewusst und verwenden „Randomized MAC Addresses“ in „Probe Requests“, was die Genauigkeit der Messung reduziert.

Die gesammelten Sensordaten werden direkt auf dem Edge-Device ausgewertet. Die Datenanalyse-Algorithmen versuchen, das oben genannte Genauigkeitsproblem durch Ground-Trouth Messungen zu kompensieren.

Schließlich werden die Ergebnisse der Datenanalyse in Echtzeit an das Server-Backend übertragen und über einen Webservice visualisiert.

PS: Das Video ist noch in 1080p mit englischer und deutscher Tonspur verfügbar. Wir sind gerne bereit weitere Details kundzugeben.

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