4 research outputs found

    Pathlet Learning for Compressing Trajectories

    Get PDF
    Η ευρεία ανάπτυξη συσκευών GPS έχει δημιουργήσει γιγαντιαία σύνολα δεδομένων για τις τροχιές πεζών και οχημάτων. Αυτά τα σύνολα δεδομένων παρέχουν μεγάλες ευκαιρίες για την ενίσχυση της κατανόησης των προτύπων μετακίνησης ανθρώπων, ωφελώντας έτσι πολλές εφαρμογές που κυμαίνονται από υπηρεσίες βάσει τοποθεσίας (LBS) έως σχεδιασμός του συστήματος μεταφοράς. Σε αυτό το έργο, εισάγουμε την έννοια του Pathlet με σκοπό τη συμπίεση τροχιών. Λαμβάνοντας μια συλλογή τροχιών σε έναν οδικό χάρτη ως είσοδο, επιδιώκουμε να υπολογίσουμε ένα συμπαγές λεξικό με Pathlets έτσι ώστε ο αριθμός των διαδρομών που χρησιμοποιούνται για να αντιπροσωπεύσουν κάθε τροχιά να ελαχιστοποιείται. Σε αυτήν την εργασία μελετάμε τους διάφορους αλγόριθμους εύρεσης αυτών των λεξικών και μέσω συμπερασμάτων να καλυτερεύσουμε την λύση μας.The pervasiveness of GPS devices has created many large datasets of pedestrian and vehicle trajectories. These datasets offer great opportunities for enhancing our understanding of human mobility patterns, thus benefiting many applications ranging from location-based services (LBS) to transportation system planning.In this work, we introduce the notion of pathlet for the purpose of compressing trajectories.Given a collection of trajectories on a roadmap as input, we seek to compute a compact dictionary of pathlets so that the number of pathlets that are used to represent each trajectory is minimized. In this paper we study algorithms for finding those dictionaries and through conclusions to enhance our solution

    LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volume

    Get PDF
    LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volum

    LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

    Get PDF
    LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volum
    corecore