研究报告：智能手机将会大大降低上班族的通勤压力

消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间：2026-05-19

报价宝综合消息研究报告：智能手机将会大大降低上班族的通勤压力

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智能手机作为重要的社交通讯工具，已经成为了世界各地人民生活中不可或缺的电子设备，而根据英国苏塞克斯大学可穿戴技术实验室的最新研究发现，随着机器学习和人工智能技术的成熟，这些智能电子设备还可以利用新的机器学习算法，实现对通勤者所选交通模式的监测，并自动提供包括路况，路线等合理化建议。

研究论文作者 Daniel Roggen 对此表示：“此前的智能手机设备可能仅仅收集了一些关于设备移动的 GPS 定位数据，而我们的机器学习算法可以对所有手机感测器模块收集来的数据进行综合处理分析，并针对用户放置手机的四个习惯位置（手上，背包里，手提袋或者裤兜里）进行定位，无论是从运输方式的多样性、测量条件的范围以及感测器数量和数据记录的小时数量各方面，我们的机器学习通勤追踪算法都是史无前例的。”

通过几个月的机器学习模型训练，Roggen 和他的研究团队利用各种交通工具收集了相当于 117 天以上的英国通勤者出行数据，从而创建了目前最大的公共可用数据集，针对放置手机的四个位置将研究对象分为四类，对通勤者为期 7 个月的出行通勤记录进行分析，训练出了这类算法模型，为了验证模型的准确率，他们让 17 个机器学习研发小组分别进行了针对静坐，步行，跑步，骑行，乘坐公共汽车，列车和地铁等八种通勤模式进行了知识竞赛测试，结果发现其中八组的通勤模式判别准确率在 80% 到 90% 之间，九组准确率在 50% 到 80% 之间。

其中斯洛文尼亚 Jozef Stefan 的 JSI-Deep 小组获得了竞赛冠军，以 93.9 % 的准确率位列第一，他们同时融合了机器学习和深度学习算法模型，总的来说，虽然影响因素不大，但是深度学习相比机器学习的性能还是更优良一些，现在这些算法模型也已经逐渐成熟，有望在不久的将来正式运用到通勤模式识别、数据挖掘、定位、跟踪和感测器融合等现实应用中。

来源：gadgets.ndtv

2018-10-13 22:34:00