Abstract-I detta arbete undersöker vi ett nytt semantiskt tillvägagångssätt för mönsterupptäckt i banor som, beroende på ontologier, förbättrar objektrörelseinformation med händelsesemantik. Tillvägagångssättet kan tillämpas på upptäckt av rörelsemönster och beteenden när som helst semantik av händelser som inträffar längs banan är, explicit eller implicit, tillgänglig. I synnerhet testade vi det mot ett krävande scenario i sjöövervakningen, dvs. upptäckten av misstänkta containertransporter. Den metodik vi har utvecklat innebär formalisering av applikationsdomänen genom en domän ontologi, som utökar den Moving Object Ontology (MOO) som beskrivs i denna uppsats. Efteråt måste rörelsemönster formaliseras, antingen som Beskrivning Logic (DL) axioms eller frågor, vilket möjliggör hämtning av de banor som följer mönstren. I vår experimentella utvärdering har vi övervägt ett verkligt dataset på 18 miljoner containerevenemang som beskriver den handling som gjorts i en hamn för att genomföra transporten (t.ex. lastning på ett fartyg, exportverksamhet). Medelmåttiga händelser har vi rekonstruerat nästan 300 000 containerbanor som hänvisar till 50 000 containrar som färdas under tre år. Vi har formaliserat de anomalous resplan mönster som DL axioms, testa olika ontology API:er och DL resonerare för att hämta misstänkta transporter. Våra experiment visar att tillvägagångssättet är genomförbart och effektivt. I synnerhet den gemensamma användningen av Pellet och SPARQL-DL gör det möjligt att upptäcka banorna efter ett givet mönster i en rimlig tid med stora datauppsättningar.
Ett semantiskt tillvägagångssätt för mönsterfyndighet i banor föreslås i REF.
Semantic-based Anomalous Pattern Discovery in Moving Object Trajectories
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}