ParkingBook

Prix: GRATUIT Catégorie: Navigation Non évaluée Date de publication: 30 janvier 2013

Société: NPKQ Taille: 3.00 MB Version: 1.0 Type d’appli: iPhone / iPod Touch

Description

Marre de tourner en rond pour vous garer? Parkingbook est là pour vous simplifier la vie et vous aider à trouver rapidement une place de parking.

Vous recherchez une place? Vous souhaitez en signaler une? Cliquez sur le bouton correspondant.

Parkingbook centralise les places signalées et les indique aux automobilistes souhaitant se garer.

L'application est simple et intuitive.

L'opacité des pastilles représentant chaque place de parking signalée varie avec le temps, donnant une indication sur son degré de fiabilité.

Il n'y aura pas toujours une place disponible dans la zone où vous vous trouvez. Mais grâce à Parkingbook, vous le saurez très vite. En effet, l'application vous permet également de visualiser la densité des automobilistes autour de vous en quête d'une place, en vous indiquant en temps réel leurs dernières positions.

Avec Parkingbook, s'il y a une place à proximité, vous le saurez. S'il n'y en a pas, vous le saurez aussi.

Parkingbook est une application communautaire dont le succès repose sur le degré d'activité de ses utilisateurs.

Afin de les récompenser et les inciter à utiliser encore plus le système, Parkingbook met en place un mécanisme simple de crédit.

Un classement des automobilistes (ranking) est effectué selon le nombre de places valides signalées. Une place signalée est créditée si Parkingbook détecte qu'un automobiliste a pu s'y garer. En revanche, un malus sera attribué si Parkingbook détecte que plusieurs automobilistes en quête de place, sont passés à côté sans s'y être arrêtés.

Parkingbook implémente de puissants algorithmes utilisés notamment en recherche opérationnelle et en intelligence artificielle.

Afin d'atténuer les effets de ruée pouvant résulter de la signalisation d'une place de parking, Parkingbook restreint intelligemment leur annonce à un nombre limité d'automobilistes se trouvant à proximité, en se basant notamment sur des critères de distance et de ranking. Ces critères sont déterminés dynamiquement en fonction de l'horaire et de l'analyse prédictive des données historiques.

L'utilisation d'algorithmes performants (réseaux de neurones) nécessite une période d'apprentissage, mais garantit une amélioration continue du système.