Vehicular traffic volume in large cities has increased in recent years, causing mobility problems; therefore,the analysis of vehicle flow data becomes a relevant research topic. Intelligent Transportation Systems monitor and control vehicular movements by collecting GPS trajectories, which provides the geographic location of vehicles in real time. Thus information is processed using clustering techniques to identify vehicular flow patterns. This work presents a methodologycapable of analyzing the vehicular flow in a given area, identifying speed ranges and keeping an interactivemap updated that facilitates the identification of possible traffic jam areas. The results obtained on threedata sets from the cities of Guayaquil-Ecuador, RomeItaly and Beijing-China are satisfactory and clearlyrepresent the speed of movement of the vehicles, automatically identifying the most representative ranges inreal time.
Human action recognition from skeletal data is an important and active area of research in which the state of the art has not yet achieved near-perfect accuracy on many wellknown datasets. In this paper, we introduce the Distribution of Action Movements Descriptor, a novel action descriptor based on the distribution of the directions of the motions of the joints between frames, over the set of all possible motions in the dataset. The descriptor is computed as a normalized histogram over a set of representative directions of the joints, which are in turn obtained via clustering. While the descriptor is global in the sense that it represents the overall distribution of movement directions of an action, it is able to partially retain its temporal structure by applying a windowing scheme.The descriptor, together with a standard classifier, outperforms several state-of-the-art techniques on many wellknown datasets.
In this work, we present an intelligent system developed for energy consumption distributed control and monitoring. It supports real time cloudbased data visualization of power profiles from different areas, so as to optimize overall power consumption. The local intelligent processing unit (LIPU) that control the different environments is described. The communication network model that allows connecting multiple LIPUs to apply power consumption policies defined by the organization is analyzed, and the unit's capabilities in relation to cloud connectivity and realtime processing are considered through a theoretical scalability study. Finally, we describe relevant implementation features in the context of "Facultad
Resumen. Sin bien las serpientes cumplen una actividad de relevancia en el control de ciertas plagas, se considera que deben ser eliminadas con celeridad, ya que sólo pueden causar problemas a la población. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como otro grupo que conforma un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes de la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona. Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura. El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que, a partir de la foto de un ejemplar, posee la capacidad de informar a qué especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información, las cuales, generalmente, se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Esta información del ejemplar se la compara con una base de datos formada por las distintas especies presentes en la zona, para determinar de qué tipo de especie de serpiente se trata. Como devolución, el usuario recibe un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario, junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta). Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, y otras especies animales, esta es la primera aplicación dedicada a esta temática acerca de ejemplares de la zona.
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