Theses

@mastersthesis{amslaurea12513,
title = {BikeInspector, Un'applicazione Android per incentivare la mobilità sostenibile},
author = {Marco Castiglioni},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/12513},
year = {2016},
date = {2016-01-01},
abstract = {In questo documento si descrive la progettazione e l’implementazione di BikeInspector, un sistema in grado di eseguire la rilevazione del Mode of Transport tramite Activity Recognition con efficacia ed è in grado di fornire un ambiente di visualizzazione dei dati rilevati.
Il sistema è perciò composto da due parti distinte con compiti ben precisi e facilmente ampliabili (o modificabili) in futuro: un'applicazione Android in grado di riconoscere il Mode of Transport dell'utente e di tracciare i suoi spostamenti e una parte Server, sviluppata per ricevere i dati rilevati dall'applicazione Android, memorizzarli e infine mostrarli graficamente agli utenti che desiderano visualizzarli.
Il lavoro è stato eseguito con l'obiettivo di esortare gli utenti all'utilizzo di mezzi ecologicamente sostenibili come la bicicletta piuttosto che di mezzi inquinanti come l'automobile per un ambiente più verde.},
keywords = {Activity Recognition, Applicazione Android, Bicycle, flask, Mobilità Sostenibile, Mode of Transport, Polyline, python, Registro Attività, Web Server},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea8393,
title = {Progettazione ed implementazione di un'applicazione Android basata sul riconoscimento automatico di attività},
author = {Giovanni Rago},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/8393},
year = {2015},
date = {2015-01-01},
abstract = {Progettazione ed implementazione di una semplice applicazione per smartphone Android al fine di dimostrare le funzionalità delle librerie per l'activity recognition messe a disposizione dai Google Play Services. Lo studio esplora il campo di ricerca in generale, mostrandone le modalità, le applicazioni e le problematiche, e introduce l'ambiente Android per poi analizzare l'applicazione progettata. In conclusione, vengono mostrati alcuni test svolti per verificare l'accuratezza del classificatore implementato da Google.},
keywords = {Activity Recognition, android, classificatore precisione, Context-Awareness, riconoscimento attività, Smartphone},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}