Abstract-Moving Object Databases (MOD), även om allestädes närvarande, fortfarande kalla för metoder som kommer att kunna förstå, söka, analysera och bläddra i deras spatiotemporal innehåll. I detta dokument föreslår vi en metod för bansegmentering och provtagning baserad på representativiteten hos (under)banorna i MOD. För att hitta de mest representativa undergrupperna föreslås följande metod. För det första utförs en ny global röstalgoritm baserad på information om lokal densitet och banans likhet. Denna metod tillämpas för varje segment av banan, bildar en lokal bana deskriptor som representerar linjesegment representativitet. Sekvensen av denna deskriptor över en bana ger röstsignalen för banan, där höga värden motsvarar de mest representativa delarna. Därefter tillämpas en ny segmenteringsalgoritm på denna signal som automatiskt uppskattar antalet partitioner och partitionens gränser, och identifierar homogena partitioner om deras representativitet. Slutligen ger en provtagningsmetod över de resulterande segmenten de mest representativa undergrupperna i MOD. Våra experimentella resultat i syntetisk och verklig MOD verifiera effektiviteten i det föreslagna systemet, även i jämförelse med andra provtagningsmetoder.
I REF, en bana-till-signal omvandling utförs före segmentering med hjälp av likhetsvärden mellan varje linjesegment av ingångsbana och resten av linjesegmenten i datauppsättningen, med hjälp av global röstning.
Segmentation and Sampling of Moving Object Trajectories Based on Representativeness
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}