A qualitative approach to the identification, visualisation and interpretation of repetitive motion patterns in groups of moving point objects

Discovering repetitive patterns is important in a wide range of research areas, such as bioinformatics and human movement analysis. This study puts forward a new methodology to identify, visualise and interpret repetitive motion patterns in groups of Moving Point Objects (MPOs). The methodology consists of three steps. First, motion patterns are qualitatively described using the Qualitative Trajectory Calculus (QTC). Second, a similarity analysis is conducted to compare motion patterns and identify repetitive patterns. Third, repetitive motion patterns are represented and interpreted in a continuous triangular model. As an illustration of the usefulness of combining these hitherto separated methods, a specific movement case is examined: Samba dance, a rhythmical dance will? many repetitive movements. The results show that the presented methodology is able to successfully identify, visualize and interpret the contained repetitive motions

Spatial movement pattern recognition in soccer based on relative player movements

Knowledge of spatial movement patterns in soccer occurring on a regular basis can give a soccer coach, analyst or reporter insights in the playing style or tactics of a group of players or team. Furthermore, it can support a coach to better prepare for a soccer match by analysing (trained) movement patterns of both his own as well as opponent players. We explore the use of the Qualitative Trajectory Calculus (QTC), a spatiotemporal qualitative calculus describing the relative movement between objects, for spatial movement pattern recognition of players movements in soccer. The proposed method allows for the recognition of spatial movement patterns that occur on different parts of the field and/or at different spatial scales. Furthermore, the Levenshtein distance metric supports the recognition of similar movements that occur at different speeds and enables the comparison of movements that have different temporal lengths. We first present the basics of the calculus, and subsequently illustrate its applicability with a real soccer case. To that end, we present a situation where a user chooses the movements of two players during 20 seconds of a real soccer match of a 2016-2017 professional soccer competition as a reference fragment. Following a pattern matching procedure, we describe all other fragments with QTC and calculate their distance with the QTC representation of the reference fragment. The top-k most similar fragments of the same match are presented and validated by means of a duo-trio test. The analyses show the potential of QTC for spatial movement pattern recognition in soccer

QTC3D: extending the qualitative trajectory calculus to three dimensions

Spatial interactions between agents (humans, animals, or machines) carry information of high value to human or electronic observers. However, not all the information contained in a pair of continuous trajectories is important and thus the need for qualitative descriptions of interaction trajectories arises. The Qualitative Trajectory Calculus (QTC) (Van de Weghe, 2004) is a promising development towards this goal. Numerous variants of QTC have been proposed in the past and QTC has been applied towards analyzing various interaction domains. However, an inherent limitation of those QTC variations that deal with lateral movements is that they are limited to two-dimensional motion; therefore, complex three-dimensional interactions, such as those occurring between flying planes or birds, cannot be captured. Towards that purpose, in this paper QTC3D is presented: a novel qualitative trajectory calculus that can deal with full three-dimensional interactions. QTC3D is based on transformations of the Frenet-Serret frames accompanying the trajectories of the moving objects. Apart from the theoretical exposition, including definition and properties, as well as computational aspects, we also present an application of QTC3D towards modeling bird flight. Thus, the power of QTC is now extended to the full dimensionality of physical space, enabling succinct yet rich representations of spatial interactions between agents

Tractable Fragments of Temporal Sequences of Topological Information

In this paper, we focus on qualitative temporal sequences of topological information. We firstly consider the context of topological temporal sequences of length greater than 3 describing the evolution of regions at consecutive time points. We show that there is no Cartesian subclass containing all the basic relations and the universal relation for which the algebraic closure decides satisfiability. However, we identify some tractable subclasses, by giving up the relations containing the non-tangential proper part relation and not containing the tangential proper part relation. We then formalize an alternative semantics for temporal sequences. We place ourselves in the context of the topological temporal sequences describing the evolution of regions on a partition of time (i.e. an alternation of instants and intervals). In this context, we identify large tractable fragments

Exploring dance movement data using sequence alignment methods

Despite the abundance of research on knowledge discovery from moving object databases, only a limited number of studies have examined the interaction between moving point objects in space over time. This paper describes a novel approach for measuring similarity in the interaction between moving objects. The proposed approach consists of three steps. First, we transform movement data into sequences of successive qualitative relations based on the Qualitative Trajectory Calculus (QTC). Second, sequence alignment methods are applied to measure the similarity between movement sequences. Finally, movement sequences are grouped based on similarity by means of an agglomerative hierarchical clustering method. The applicability of this approach is tested using movement data from samba and tango dancers

A qualitative calculus for moving point objects constrained by networks

Continu bewegende objecten vormen een belangrijk studieobject in een groot aantal domeinen. Enkele voorbeelden zijn: een bioloog die het verplaatsinggedrag van een kudde dieren wil bestuderen, een verkeersplanner die de bewegingen van auto’s wil volgen en een sportwetenschapper die de onderlinge interacties van voetballers tijdens een wedstrijd wil analyseren. Vanuit geometrisch standpunt, concentreren de meeste toepassingen zich op de positionele beweging van het voorwerp zelf waardoor bewegende objecten meestal tot punten worden vereenvoudigd. De recente evoluties in diverse plaatsbepalingstechnieken (GPS, GSM, ...) laten toe grote hoeveelheden dergelijke bewegende puntobjecten op te meten en op te slaan. Er is al heel wat onderzoek verricht in het genereren, indexeren, en modelleren en bevragen van bewegende objecten in tijdruimtelijke databanken. Redeneren over de relaties tussen bewegende puntobjecten echter vormt nog maar sinds kort het voorwerp van onderzoek, vooral het redeneren binnen een kwalitatief kader. Nieuwe technieken binnen informatiesystemen, zoals Geografische Informatiesystemen (GIS), zouden echter veel meer kwalitatieve methodes moeten hanteren. Aangezien mensen verkiezen te communiceren in kwalitatieve termen, zouden dergelijke systemen dichter komen bij de manier waarop informatie wordt meegedeeld. Wat GIS betreft, passen deze ideeën volledig binnen het onderzoeksdomein van de Naïeve Geografie (Naive Geography). Door hun populariteit, wordt een GIS niet alleen meer door domeinspecialisten gebruikt (b.v. Google Earth, systemen voor autonavigatie). Het gebruik van kwalitatieve methodes binnen informatiesystemen zou de toegankelijkheid moeten verzekeren voor een brede waaier gebruikers. Aangezien redeneren over bewegingen een belangrijk onderdeel vormt van het alledaagse menselijke kennisvermogen, is er een duidelijke behoefte om een kwalitatieve ‘bewegingscalculus’ te ontwikkelen. In het domein van kwalitatief ruimtelijk redeneren is Mereotopologie het meest onderzochte studiegebied. Volgens het 9-Intersectie Model (9-Intersection Model) echter zijn er slechts twee triviale topologische relaties tussen twee puntobjecten: de objecten zijn ofwel co-incident ofwel disjunct. Aangezien bewegende objecten in de realiteit meestal niet samenvallen, en topologische modellen geen verder onderscheid kunnen maken tussen disjuncte objecten, zijn deze calculi in het geval van bewegende puntobjecten niet expressief genoeg. Een typisch voorbeeld is het geval waar twee vliegtuigen zich in een gescheiden relatie bevinden. Het is noodzakelijk om te weten of deze beide vliegtuigen in deze relatie kunnen blijven, zoniet kunnen de gevolgen catastrofaal zijn. De Kwalitatieve Traject Calculus (Qualitative Trajectory Calculus: QTC), geïntroduceerd door Van de Weghe, is op dit vlak expressiever. QTC beschrijft en redeneert over kwalitatieve relaties tussen disjuncte continu bewegende puntobjecten. In Van de Weghe, worden twee soorten QTC geïntroduceerd. De basiscalculus (QTC-Basic: QTCB) beschrijft de onderlinge relaties tussen bewegende puntobjecten met behulp van afstandsvergelijkingen, terwijl QTC-Dubbel Kruis (QTC-Double Cross: QTCC) de relaties beschrijft via een referentieframe bestaande uit drie referentielijnen in de vorm van een dubbel kruis. Moreira et al. maken een onderscheid tussen twee soorten bewegende objecten: voorwerpen die in de vrije ruimte kunnen bewegen (b.v. een vogel die door de lucht vliegt) en voorwerpen die in hun bewegingsvrijheid beperkt worden (b.v. een trein kan enkel op het spoorwegnetwerk bewegen). Een groot aantal bewegingen worden duidelijk begrensd door een netwerk (binnenschepen kunnen enkel varen op kanalen en sommige rivieren, auto’s rijden op straatnetwerken, enz.). Daarom is de hoofddoelstelling van dit proefschrift het uitbreiden van de QTC theorie naar objecten die enkel op netwerken kunnen bewegen. Met andere woorden, het doel is een kwalitatieve calculus op te stellen die het mogelijk maakt om relaties tussen bewegende puntobjecten die enkel op netwerken kunnen bewegen te beschrijven en te onderzoeken: De Kwalitative Traject Caculus op Netwerken (QTCN). Een tweede doelstelling bestaat erin om een eerste aanzet te geven tot de taalkundige en cognitieve bruikbaarheid en geschiktheid van QTC

Conceptual neighbourhood diagrams for representing moving objects

Abstract. The idea of Conceptual Neighbourhood Diagram (CND) has proved its relevance in the areas of qualitative reasoning about time and qualitative reasoning about space. In this work, a CND is constructed for the Qualitative Trajectory Calculus (QTC), being a calculus for representing and reasoning about movements of objects. The CND for QTC is based on two central concepts having their importance in the qualitative approach: the theory of dominance and the conceptual distance between qualitative relations. Some examples are given for illustrating the use and the potentials of the CND for QTC from the point of view of GIScience. 1