CiNCT: Compression and retrieval for massive vehicular trajectories via relative movement labeling

In this paper, we present a compressed data structure for moving object trajectories in a road network, which are represented as sequences of road edges. Unlike existing compression methods for trajectories in a network, our method supports pattern matching and decompression from an arbitrary position while retaining a high compressibility with theoretical guarantees. Specifically, our method is based on FM-index, a fast and compact data structure for pattern matching. To enhance the compression, we incorporate the sparsity of road networks into the data structure. In particular, we present the novel concepts of relative movement labeling and PseudoRank, each contributing to significant reductions in data size and query processing time. Our theoretical analysis and experimental studies reveal the advantages of our proposed method as compared to existing trajectory compression methods and FM-index variants

Stacking-based visualization of trajectory attribute data

Visualizing trajectory attribute data is challenging because it involves showing the trajectories in their spatio-temporal context as well as the attribute values associated with the individual points of trajectories. Previous work on trajectory visualization addresses selected aspects of this problem, but not all of them. We present a novel approach to visualizing trajectory attribute data. Our solution covers space, time, and attribute values. Based on an analysis of relevant visualization tasks, we designed the visualization solution around the principle of stacking trajectory bands. The core of our approach is a hybrid 2D/3D display. A 2D map serves as a reference for the spatial context, and the trajectories are visualized as stacked 3D trajectory bands along which attribute values are encoded by color. Time is integrated through appropriate ordering of bands and through a dynamic query mechanism that feeds temporally aggregated information to a circular time display. An additional 2D time graph shows temporal information in full detail by stacking 2D trajectory bands. Our solution is equipped with analytical and interactive mechanisms for selecting and ordering of trajectories, and adjusting the color mapping, as well as coordinated highlighting and dedicated 3D navigation. We demonstrate the usefulness of our novel visualization by three examples related to radiation surveillance, traffic analysis, and maritime navigation. User feedback obtained in a small experiment indicates that our hybrid 2D/3D solution can be operated quite well

PPQ-Trajectory : spatio-temporal quantization for querying in large trajectory repositories

We present PPQ-trajectory, a spatio-temporal quantization based solution for querying large dynamic trajectory data. PPQ-trajectory includes a partition-wise predictive quantizer (PPQ) that generates an error-bounded codebook with autocorrelation and spatial proximity-based partitions. The codebook is indexed to run approximate and exact spatio-temporal queries over compressed trajectories. PPQ-trajectory includes a coordinate quadtree coding for the codebook with support for exact queries. An incremental temporal partition-based index is utilised to avoid full reconstruction of trajectories during queries. An extensive set of experimental results for spatio-temporal queries on real trajectory datasets is presented. PPQ-trajectory shows significant improvements over the alternatives with respect to several performance measures, including the accuracy of results when the summary is used directly to provide approximate query results, the spatial deviation with which spatio-temporal path queries can be answered when the summary is used as an index, and the time taken to construct the summary. Superior results on the quality of the summary and the compression ratio are also demonstrated

On the Potential of Generic Modeling for VANET Data Aggregation Protocols

In-network data aggregation is a promising communication mechanism to reduce bandwidth requirements of applications in vehicular ad-hoc networks (VANETs). Many aggregation schemes have been proposed, often with varying features. Most aggregation schemes are tailored to specific application scenarios and for specific aggregation operations. Comparative evaluation of different aggregation schemes is therefore difficult. An application centric view of aggregation does also not tap into the potential of cross application aggregation. Generic modeling may help to unlock this potential. We outline a generic modeling approach to enable improved comparability of aggregation schemes and facilitate joint optimization for different applications of aggregation schemes for VANETs. This work outlines the requirements and general concept of a generic modeling approach and identifies open challenges

Compressed data structures for trajectory representation

Programa Oficial de Doutoramento en Computación . 5009V01[Abstract] The proliferation of GPS devices in smartphones, vehicles and sport wearables in one hand, and geolocation mechanisms (such as smart cards in public transportation) in the other hand, have produced an unprecedented capacity of obtaining and storing trajectories that people generate by the movements that originate from their daily schedules. However, no standard data models exist to represent these trajectories, and besides neither traditional databases nor new NoSQL databases are adequate for the representation and exploitation of the complex data of spatio-temporal nature which these trajectories consist of. This general outlook is even more complex once we consider that whenever we are storing information related to a context of public transportation passengers, customers inside a mall, or simply vehicles moving in a city we must deal with a true Big Data scenario in which guaranteeing an efficient response can be very challenging. Consequently, in this thesis we address the design of compact data structures for the representation of the followed trajectories, both in the context of vehicles and/or people moving in urban or periurban spaces, as in the context of itineraries of commuters in public transportation. Additionally to designing these compact data structures that allow us to represent the Big Data scenario usually seen in this application domain, we have designed the algorithms that allow the efficient exploitation of said information. These algorithms, in addition to solving classic spatio-temporal queries, such as obtaining the position of a moving object at a time instant, reconstructing the trajectory of an object, or even spatio-temporal window queries (which objects are inside a spatial range either within a time window or at a time instant), are also able to solve more specialized queries for the analysis of trajectories that travelers make. For instance, we have designed algorithms to query the number of travelers that start (or finish) their trip in a certain place within a determined time interval, or the number of travelers that switch from one line from the public transportation network to another using a particular stop, or even the number of travelers that had started their trip in a certain place (which can be either a stop or a whole neighborhood) to finish it in another place. Both the designed structures as the querying algorithms, which are available at https://github.com/dgalaktionov/compact-trip-representation, have been experimentally evaluated. With these structures we are able to represent, in a compact space of 100 MiB, a collection of approximately a million and a half of taxi trajectories, or alternatively ten million trajectories consisting of itineraries over public transportation networks, given that they are more compact. In both cases, we can solve most of the considered exploitation queries in the order of microseconds, with algorithms that scale logarithmically with respect to the increase in the number of stored trajectories. Finally, considering the practical quality of this work, it was required for the performed research to be of a clearly applied nature, which led us to developing a web application with Geograhic Information Systems technology, which integrates with our compressed structures and algorithms instead of relying on common spatial databases. This application, which provides a simple and intuitive user interface that represents the map of a transportation network, enabled an end user to run the aforementioned algorithms over a large collection of historic trajectories. Likewise, this interface presents the query results in a graphical and intuitive way.[Resumen] La proliferación de por un lado de dispositivos GPS en smartphones, vehículos o pulseras de deporte, y por otro, de otros mecanismos de geolocalización (como las tarjetas de pago de trasporte público), han generado una capacidad inédita de obtener y almacenar las trayectorias que generan las personas al moverse durante sus quehaceres diarios. Sin embargo, no existen modelos de datos estándar para representar dichas trayectorias, además de que ni las bases de datos tradicionales, ni para las nuevas bases de datos NoSQL se adecúan bien a la representación y explotación de esos datos complejos de naturaleza espacio-temporal que son las trayectorias. Para hacer más complejo aún el panorama, se constata además que cuando se quieren almacenar trayectorias de viajeros de transporte público, o de clientes en centros comerciales, o simplemente de personas o vehículos moviéndose por la ciudad hay que enfrentarse a un verdadero escenario Big Data en el que la eficiencia en la respuesta a las consultas se hace muy difícil. Por todo ello, en esta tesis se aborda el diseño de estructuras de datos compactas para la representación de las trayectorias seguidas, por un lado, por vehículos y/o personas que se mueven por las calles de un entorno urbano o periurbano acotado, y por otro los itinerarios de viajeros de transporte público. Además de diseñar esas estructuras de datos compactas, que permiten representar ese escenario Big Data habitual en estos dominios de aplicación, se han diseñado los algoritmos que permiten la explotación eficiente de dichos datos. Dichos algoritmos, además de resolver las consultas espacio-temporales clásicas, tanto las de posición de un objeto en un tiempo, o trayectoria de un objeto durante un intervalo temporal, como las consultas de rango espacio-temporal (qué objetos están en una ventana del espacio en un instante o intervalo temporal) resuelven también consultas más especializadas para el análisis de trayectorias de viajeros. Por ejemplo, hemos diseñado algoritmos para consultar el número de viajeros que inician (o terminan) su viaje en cierto lugar dentro de un cierto intervalo temporal, o el número de viajeros que conmutan de una línea a otra de la red de transporte público en una cierta parada, o incluso el número de viajeros que inicia su viaje en cierto lugar (parada o barrio) y lo termina en otra parada o barrio determinados. Tanto las estructuras de datos diseñadas como todos los algoritmos de consulta, que están disponibles en https://github.com/dgalaktionov/compact-trip-representation, han sido evaluados experimentalmente. Con estas estructuras es posible representar en un espacio de 100 MiB una colección de aproximadamente un millón y medio de trayectorias de taxis, o alternativamente diez millones de trayectorias consistentes de itinerarios sobre redes de transporte público, al ser éstas últimas más compactas. En ambos casos, podemos resolver la mayor parte de las consultas de explotación planteadas en el orden de microsegundos, con algoritmos que escalan de forma logarítmica con respecto al incremento en el número de trayectorias almacenadas. Por último y dado el carácter de tesis industrial de este trabajo, era necesario que la investigación realizada tuviese un carácter claramente aplicado, por ello se implementó una aplicación web con tecnología de Sistemas de Información Geográfica que en vez de trabajar sobre una base de datos espacial convencional utiliza la estructura comprimida y los algoritmos para su explotación diseñados en la tesis. Esa aplicación facilita, mediante una sencilla e intuitiva interfaz de usuario que representa el mapa de la red de transporte, el lanzamiento de los algoritmos diseñados sobre un amplio conjunto de trayectorias de viajeros. Del mismo modo esa interfaz presenta los resultados de las consultas de modo gráfico e intuitivo.[Resumo] A proliferación de por un lado os dispositivos GPS en smartphones, vehículos ou brazaletes deportivos e por outro lado os mecanismos de xeolocalización (como as tarxetas de pago do transporte público), xeraron unha capacidade sen precedentes para obter e almacenar as traxectorias que a xente xera ao moverse durante as súas tarefas diarias. Non obstante, non hai modelos de datos estándar para representar tales traxectorias, ademais de que nin as bases de datos tradicionais nin para as novas bases de datos NoSQL son adecuadas para a representación e explotación de datos tan complexos de natureza espazo-temporal que son as traxectorias. Para facer o panorama aínda máis complexo, tamén se comproba que cando se quere almacenar traxectorias de viaxeiros de transporte público, ou clientes en centros comerciais, ou simplemente de persoas ou vehículos que se desprazan pola cidade, se ten que afrontar un verdadeiro escenario de Big Data no que a eficiencia na resposta ás consultas faise moi difícil. Por iso, esta tese trata do deseño de estruturas compactas de datos para a representación dos camiños seguidos, por un lado, por vehículos e/ou persoas que se desprazan polas rúas dun contorno urbano ou periurbano delimitado, e por outros itinerarios de viaxeiros en transporte público. Ademais de deseñar estas estruturas compactas de datos, que permiten representar ese escenario Big Data habitual neste dominios de aplicación, deseñáronse algoritmos que permitan a explotación eficiente dos devanditos datos. Estes algoritmos, ademais de resolver as clásicas consultas espazo-temporais, tanto a posición dun obxecto á vez, como a traxectoria dun obxecto durante un intervalo de tempo, así como as consultas de rango espazo-temporal (qué obxectos están nun rango do espazo nun intre ou nun intervalo temporal) tamén resolver consultas máis especializadas para a análise de traxectorias de viaxeiros. Por exemplo, deseñamos algoritmos para comprobar o número de viaxeiros que inician (ou terminan) a súa viaxe nun determinado lugar nun determinado intervalo de tempo, ou o número de viaxeiros que cambian dunha liña a outra da rede de transporte público nun certa parada, ou incluso o número de viaxeiros que comezan a súa viaxe nun determinado lugar (parada ou barrio) e rematan noutra parada ou barrio específico. Tanto as estruturas de datos deseñadas como todos os algoritmos de consulta, dispoñibles en https://github.com/dgalaktionov/ compact-trip-representation, foron evaluados experimentalmente. Con estas estruturas é posible representar nun espazo de 100 MiB unha colección de aproximadamente un millón e medio de traxectos de taxi ou, alternativamente, dez millóns de traxectos consistentes en itinerarios en redes de transporte público, sendo estes últimos máis compactos. Nos dous casos, podemos resolver a maioría das consultas de explotación plantexadas na orde de microsegundos, con algoritmos que escalan logarítmicamente con respecto ao aumento do número de traxectorias almacenadas. Finalmente, dado o carácter de tese industrial deste traballo, foi necesario que a investigación realizada tivese un carácter claramente aplicado, polo que se implementou unha aplicación web con tecnoloxía de Sistemas de Información Xeográfica que no canto de traballar nunha base de datos espacial convencional usa a estrutura comprimida e algoritmos de explotación deseñados na tese. Esta aplicación facilita, mediante unha interface de usuario sinxela e intuitiva que representa o mapa da rede de transporte, o lanzamento dos algoritmos deseñados nun amplo conxunto de rutas de pasaxeiros. Do mesmo xeito que a interface presenta os resultados das consultas dun xeito gráfico e intuitivo.Xunta de Galicia; IN848D 2017 2350417Xunta de Galicia; IN852A 2018/14Xunta de Galicia; ED431G/01Xunta de Galicia; ED431C 2017/58Ministerio de Economía y Competitividad; TIN2016-78011-C4-1-RMinisterio de Economía y Competitividad; TIN2015-69951-RMinisterio de Ciencia e Innovación; RTI-2018-098309-B-C3

Digital Image Access & Retrieval

The 33th Annual Clinic on Library Applications of Data Processing, held at the University of Illinois at Urbana-Champaign in March of 1996, addressed the theme of "Digital Image Access & Retrieval." The papers from this conference cover a wide range of topics concerning digital imaging technology for visual resource collections. Papers covered three general areas: (1) systems, planning, and implementation; (2) automatic and semi-automatic indexing; and (3) preservation with the bulk of the conference focusing on indexing and retrieval.published or submitted for publicatio