Návrh uživatelského rozhraní pro filtrování a vizualizaci dat o dopravě extrahovaných z kamerových záznamů

Abstract

Se zvyšujícím se počtem obyvatelstva jsou velká města nucena zabývat se čím dál více optimalizací dopravy. Základem pro to je rychlé a přesné získávání dat z dopravy. Jedno z aktuálních progresivních řešení je automatické dolování těchto dat z kamerových záznamů. Tak jako je důležité samotné získávání dopravních dat, je stejně důležité i filtrování a vizualizace těchto komplexních dat pro jejich pochopení a následnou analýzu. Cílem této práce je vytvoření uživatelského rozhraní (UR) pro vizualizaci a filtrování prostorově-časových dopravních dat z kamerových záznamů a dále jeho integrace do existujícího řešení - Video Insights. Pro návrh jsem shromáždila požadavky od cílové skupiny, alternativních řešení a jejich vizualizačních metod. Výsledkem toho jsem identifikovala hlavní scénáře a specifikovala systém pro budoucí UR. Na základě analýzy jsem vytvořila několik low-fidelity a high-fidelity prototypů pro netriviální případy užití. Toto navržené uživatelské UR jsem následně zaintegrovala do Video Insights řešení a ověřila design během kvalitativního uživatelského testování s celkem 9 participanty.

With the increasing growth of population, big cities have to deal with the traffic optimisation every day. To achieve that, fast and accurate traffic data collection and analysis is fundamental. Nowadays, one of the progressive solutions is automatic mining of these data from camera recordings. The data gathering is just as important as the comprehensive filtering and visualization of the data that allows to understand the data for further analysis. The goal of this project is to create a user interface (UI) for visualization and filtering of spatiotemporal traffic data extracted from camera recordings and incorporate it within the existing solution - Video Insights. To design the UI, I collected requirements from the target group interviews, from the research of alternative solutions and its visualization methods. As a result, I identified the main scenarios and defined the system specification for the future UI. Based on the analysis, I designed the low-fidelity and high-fidelity prototypes for non-trivial use cases. Finally, I implemented the user interface in the Video Insights solution and verified the design via the qualitative usability testing with 9 participants.