Una herramienta de recopilación de información cartográfica para un sistema de navegación peatonal utilizando un teléfono inteligente
Autores: Batubulan, Kadek Suarjuna; Funabiki, Nobuo; Brata, Komang Candra; Kotama, I Nyoman Darma; Kyaw, Htoo Htoo Sandi; Hidayati, Shintami Chusnul
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Una herramienta de recopilación de información cartográfica para un sistema de navegación peatonal utilizando un teléfono inteligente
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Sistema de navegación peatonal
Información de mapas
Software de OCR
Extracción de datos de la web
Rastreo
Base de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Hoy en día, un sistema de navegación peatonal utilizando un teléfono inteligente se ha vuelto popular como una herramienta útil para llegar a un destino desconocido. Cuando el destino es la oficina de una persona, es necesaria una información detallada del mapa sobre el área objetivo, como el número de habitación y la ubicación dentro del edificio. La información se puede recopilar de diversas fuentes, incluyendo Google Maps, sitios web del edificio e imágenes de señales. En este documento, proponemos una herramienta de recopilación de información del mapa para un sistema de navegación peatonal. Para mejorar la precisión y la integridad de la información, funciona con cuatro pasos: (1) un usuario captura manualmente imágenes del edificio y de las habitaciones, (2) un software de OCR utilizando Google ML Kit v2 las procesa para extraer la información de las señales de las imágenes, (3) la recolección de datos web utilizando Scrapy (v2.11.0) y el rastreo con el software Apache Nutch (v1.19) recopila detalles adicionales como números de habitaciones, instalaciones y ocupantes de sitios web relevantes, y (4) los datos recopilados se almacenan en la base de datos para ser integrados con un sistema de navegación peatonal. Para las evaluaciones de la herramienta propuesta, se recopiló información del mapa para 10 edificios en la Universidad de Okayama, Japón, un entorno representativo que combina diseños interiores complejos (por ejemplo, corredores interconectados, instalaciones de varios pisos) y un alto tráfico peatonal, que son críticos para probar los desafíos de navegación en el mundo real. Los datos recopilados se evalúan en cuanto a integridad y efectividad. Se seleccionó un campus universitario ya que presenta un entorno interior y exterior complejo que puede ser ideal para probar navegaciones peatonales en escenarios del mundo real. Con la información del mapa obtenida, 10 usuarios utilizaron el sistema de navegación para llegar con éxito a sus destinos. Los resultados de la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) a través de un cuestionario confirman la alta usabilidad.
Descripción
Hoy en día, un sistema de navegación peatonal utilizando un teléfono inteligente se ha vuelto popular como una herramienta útil para llegar a un destino desconocido. Cuando el destino es la oficina de una persona, es necesaria una información detallada del mapa sobre el área objetivo, como el número de habitación y la ubicación dentro del edificio. La información se puede recopilar de diversas fuentes, incluyendo Google Maps, sitios web del edificio e imágenes de señales. En este documento, proponemos una herramienta de recopilación de información del mapa para un sistema de navegación peatonal. Para mejorar la precisión y la integridad de la información, funciona con cuatro pasos: (1) un usuario captura manualmente imágenes del edificio y de las habitaciones, (2) un software de OCR utilizando Google ML Kit v2 las procesa para extraer la información de las señales de las imágenes, (3) la recolección de datos web utilizando Scrapy (v2.11.0) y el rastreo con el software Apache Nutch (v1.19) recopila detalles adicionales como números de habitaciones, instalaciones y ocupantes de sitios web relevantes, y (4) los datos recopilados se almacenan en la base de datos para ser integrados con un sistema de navegación peatonal. Para las evaluaciones de la herramienta propuesta, se recopiló información del mapa para 10 edificios en la Universidad de Okayama, Japón, un entorno representativo que combina diseños interiores complejos (por ejemplo, corredores interconectados, instalaciones de varios pisos) y un alto tráfico peatonal, que son críticos para probar los desafíos de navegación en el mundo real. Los datos recopilados se evalúan en cuanto a integridad y efectividad. Se seleccionó un campus universitario ya que presenta un entorno interior y exterior complejo que puede ser ideal para probar navegaciones peatonales en escenarios del mundo real. Con la información del mapa obtenida, 10 usuarios utilizaron el sistema de navegación para llegar con éxito a sus destinos. Los resultados de la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) a través de un cuestionario confirman la alta usabilidad.