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Projeto: PTDC/ECM-TRA/6803/2014 - POCI-01-0145-FEDER-016848

Designação do projeto: UrbySense - Análise e previsão de mobilidade urbana fora da rotina com base em pegadas digitais
Código do projeto: PTDC/ECM-TRA/6803/2014 - POCI-01-0145-FEDER-016848
Objetivo Principal: Reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação
Região de Intervenção: Norte, Centro
Instituição proponente/ Promotor líder/ Entidade coordenadora: Universidade de Coimbra
Parceiro(s) / Co-promotor(es) / Instituição(ões) participante(s): Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto
Data de aprovação: 2018-04-08
Data de início: 2016-06-01
Data de conclusão: 2018-08-31
Custo Elegível do Projeto
Custo Total Elegível: 176.000,00 EUR
Custo Elegível na Universidade do Porto: 41.780,00 EUR
Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto: 41.780,00 EUR
Apoio Financeiro Global
União Europeia - FEDER: 149.600,00 EUR
Orçamento de Estado: 26.400,00 EUR
Apoio Financeiro à Universidade do Porto
Total da Universidade do Porto: 41.780,00 EUR
União Europeia | União Europeia - FEDER | Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto: 35.513,00 EUR
Nacional/Regional | Orçamento de Estado | Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto: 6.267,00 EUR
Objetivos, atividades e resultados esperados/atingidos
Objetivos e Atividades In this project we propose to study individual's mobility for mining non-routine (leisure, social, etc.) mobility patterns from multiple
data sources. The following patterns are of great interest: locations of significance, modes of transport, trajectory patterns and location-based activities for destination choice modelling. Data collected via ubiquitous devices and smart metering combined with data from social media platforms provides a range of new close-to-real-time information that can be combined with the data from more traditional sources (surveys, transport system records and static data) for urban efficient mobility plan an management. When considered in isolation, each of these data sources has gaps/missing observations, so the matching of multiple data sources can facilitate transport analysis, and enable operators to better tune public transportation within cities with the aim of travelling at lower costs, faster and producing a smaller carbon footprint.
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