1 comentários

 
GN⁺ 2024-11-14
Comentários do Hacker News
  • Um usuário comentou que já leu uma postagem de blog da empresa francesa Snips explicando como rastrear a localização de trens usando sensores de pressão quando eles entram ou saem de estações

    • Quando o trem entra ou sai de um túnel, a mudança de pressão gera um sinal claro
  • Um usuário está trabalhando em um projeto para gravar os sons do metrô de Londres

    • É possível ouvir claramente a Northern line passando a 30 metros de profundidade
    • Acabou ficando obcecado em obter gravações de baixa frequência de alta qualidade
    • Pergunta-se se seria possível correlacionar os sons com dados reais da TfL para identificar as características sonoras de cada túnel
    • Acha interessante a possibilidade de captar o som de veículos de manutenção
  • O tom conversacional do texto é atraente e torna a leitura prazerosa

    • Até a explicação dos gráficos de frequência foi interessante
  • Ficou impressionado com o uso da palavra "Classifier" sem mencionar "AI"

  • Algumas cidades instalam beacons BLE nos túneis para transmitir localização, e seria possível encontrar a posição pelo sinal de beacon mais forte

    • Parece uma boa forma de determinar a localização sem instalar hardware no trem
  • Como usuário do app Transit, agradece por terem resolvido um problema de apps que dão suporte à navegação no transporte público

    • Parabeniza a equipe do Transit pelo esforço
  • Detectar as características de aceleração de cada trecho de trilho pode ser uma forma melhor de acompanhar o progresso entre estações

    • Seria semelhante aos sistemas primitivos de navegação veicular anteriores ao GPS
  • Já tentou usar o Transit App no trajeto diário com a NYC MTA, mas desistiu porque não era preciso

    • O app indicava o ponto de desembarque errado ou não reconhecia o embarque
  • Já usou esse recurso no metrô de Nova York, mas ele funcionava de forma diferente da localização real

  • Como passageiro diário do BART, achou que seria divertido criar um classificador de localização com base nos sons do túnel, mas usar dados do acelerômetro parece mais prático