Smart tourism toolkit for crowd-monitoring solutions

Abstract

There has been an increasing impact of tourism activities at popular destinations in recent years, leading to a phenomenon mostly called overtourism. This dissertation contributes to assess this problem by proposing a Smart Tourism Toolkit (STToolkit) for crowd-monitoring solutions. The STToolkit uses a sophisticated, flexible, low-cost and scalable crowding monitoring architecture composed by crowding sensors. Sensors may use multiple uplink options that mitigate the network limitations at the installation location of sensors. The number of people in sensor’s vicinity is detected in real-time, by counting the number of mobile devices in the same area, capturing trace elements generated by the normal usage of mobile devices in Wi-Fi. Challenges, like MAC address randomization, are addressed using fingerprinting techniques to uniquely identify devices. For validation, field experiments were conducted at Iscte’s campus to test the toolkit architecture. The fingerprinting technique was validated using a public available dataset and a dataset collected at Iscte. Finally, overcrowding sensors were also deployed at the National Palace of Pena to validate the final detection algorithm. The collected data is stored in a time-series database, and a data visualization platform is used to render crowding information. Overall, this dissertation concludes that the STToolkit can monitor the occupation of multiple locations in real-time, allowing space managers to perceive crowding tendencies and highly-populated events with effectiveness. With the provided supported material, the STToolkit emerges as a easily deployable and powerful tool to scaffold overcrowding management.

Nos últimos anos tem-se verificado um impacto crescente das actividades turísticas em destinos populares, num fenómeno designado por overtourism. Esta dissertação contribui para endereçar este problema ao propor um Smart Tourism Toolkit (STToolkit) para soluções de monitorização de apinhamentos. O STToolkit utiliza uma arquitetura de monitorização de crowding sofisticada, flexível, de baixo-custo e escalável, composta por sensores de apinhamentos. Estes podem utilizar várias opções de uplink que mitigam as limitações da rede no seu local de instalação. O número de pessoas na proximidade do sensor é detectado em tempo-real, pela contagem do número de dispositivos móveis, capturando elementos rastreáveis gerados pela utilização normal de dispositivos móveis em Wi-Fi. Desafios como a randomização dos endereço MAC são endereçados utilizando técnicas de fingerprinting para identificar unicamente os dispositivos. Para validação, foram realizadas experiências no campus do Iscte para testar a arquitetura do STToolkit. A técnica de fingerprinting foi validada utilizando um dataset público e outro recolhido no Iscte. Finalmente, foram instalados sensores de apinhamentos no Palácio Nacional da Pena para validar o algoritmo de deteção. Os dados recolhidos são armazenados numa base de dados de séries temporais, e uma plataforma de visualização é utilizada para renderizar a informação. No geral, esta dissertação conclui que o STToolkit pode monitorizar a ocupação de múltiplos locais em tempo-real, permitindo aos gestores de espaços perceber tendências de apinhamentos e eventos altamente-populados. Com o material de apoio fornecido, o STToolkit surge como uma ferramenta facilmente instalável e poderosa para apoiar a gestão de apinhamentos.