1 comentarios

 
GN⁺ 2024-11-14
Comentarios de Hacker News
  • Un usuario comentó que había leído una entrada de blog de la empresa francesa Snips que explicaba cómo rastrear la ubicación de un tren usando sensores de presión cuando entra o sale de una estación

    • Cuando el tren entra o sale de un túnel, los cambios de presión generan una señal clara
  • Un usuario está trabajando en un proyecto para grabar los sonidos del Metro de Londres

    • Puede escuchar claramente la Northern Line pasando a 30 metros bajo tierra
    • Se ha obsesionado con obtener grabaciones de baja frecuencia de alta calidad
    • Se pregunta si podría relacionar los sonidos con datos reales de TfL para identificar las características sonoras de cada túnel
    • Le interesa si sería posible captar el sonido de vehículos de mantenimiento
  • El tono conversacional del artículo resulta atractivo y hace que sea un placer leerlo

    • Incluso la explicación de los gráficos de frecuencia le pareció interesante
  • Le impresionó que se usara la palabra "classifier" sin mencionar "AI"

  • En algunas ciudades instalan balizas BLE en los túneles para transmitir la ubicación, y se puede determinar la posición a partir de la señal de baliza más fuerte

    • Parece una buena forma de ubicar la posición sin instalar hardware en el dispositivo
  • Como usuario de la app Transit, agradece que hayan resuelto un problema de una app que ayuda con la navegación en transporte público

    • Felicita al equipo de Transit por su esfuerzo
  • Detectar las características de aceleración de cada tramo de vía para seguir el progreso entre estaciones podría ser un mejor enfoque

    • Es similar a los sistemas primitivos de navegación vehicular anteriores al GPS
  • Probó Transit App en sus viajes diarios con la MTA de Nueva York, pero dejó de usarla porque no era precisa

    • La app le indicaba mal dónde bajarse o no detectaba que había subido
  • Probó esta función en el metro de Nueva York, pero no coincidía con la ubicación real

  • Como usuario habitual de BART, pensó que sería divertido crear un clasificador de ubicación a partir del sonido según la posición dentro del túnel, pero usar datos del acelerómetro parece más práctico