Sammanfattning av denna webbsida: Högvärdelig lokaliseringsidentifiering är grunden för lokaliseringsmedvetenhet och lokaliseringstjänster. På grund av inverkan av GPS-signalförlust, datadrift och upprepad åtkomst i de enskilda bandata, har dock effektiviteten och noggrannheten hos befintliga algoritmer vissa brister. Därför föreslår vi en tvåstegsstrategi för att extrahera individers platser enligt deras GPS-banadata. För det första definierade vi tre olika typer av stopppunkter; för det andra extraherade vi dessa punkter från banan data genom att använda spatio-temporal kluster algoritm baserad på tid och avstånd. De experimentella resultaten visar att den spatio-temporala klusteralgoritmen överträffade traditionella extraktionsalgoritmer. Det kan undvika de problem som orsakas av upprepad åtkomst och avsevärt minska effekterna av GPS-signalförlust och datadrift. Slutligen tillämpades en förbättrad klusteralgoritm baserad på en snabb sökning och identifiering av densitetstoppar för att upptäcka banplatserna. Jämfört med de befintliga algoritmerna visar vår metod bättre prestanda och noggrannhet.
Speciellt, information från satelliter introduceras i TDBC (en spatio-temporal klustering metod som används för att extrahera stopppunkter från individuell bana) algoritm REF.
A Two-Step Clustering Approach to Extract Locations from Individual GPS Trajectory Data
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}