Trajectory klassificering, d.v.s., modellkonstruktion för att förutsäga klassetiketter för rörliga objekt baserat på deras banor och andra funktioner, har många viktiga, verkliga tillämpningar. Ett antal metoder har rapporterats i litteraturen, men på grund av att de använder formen av hela banor för klassificering, har de begränsad klassificeringsförmåga när diskriminerande egenskaper visas på delar av banor eller inte är relevanta för formerna av banor. Dessa situationer observeras ofta i långa banor som sprider sig över stora geografiska områden. Eftersom en viktig uppgift för effektiv klassificering genererar diskriminativa egenskaper, föreslås i detta dokument ett ramverk för funktionsgenerering TraClass för bandata, som genererar en hierarki av funktioner genom att partitionera banor och utforska två typer av kluster: (1) regionbaserade och (2) bana-baserade. Den förra fångar de högre-nivå region-baserade funktioner utan att använda rörelsemönster, medan den senare fångar de lägre-nivå bana-baserade funktioner med hjälp av rörelsemönster. Den föreslagna ramen övervinner begränsningarna i tidigare studier eftersom bana partitionering gör diskriminerande delar av banor identifierbara, och de två typerna av klustering samarbetar för att hitta funktioner i både regioner och sub-trajectories. Experimentella resultat visar att TraClass genererar högkvalitativa funktioner och uppnår hög klassificeringsnoggrannhet från verkliga banadata.
Baserat på TRACLUS, Lee et al. REF föreslår på ett framgångsrikt sätt ett ramverk för skapande av funktioner TraClass för klassificering av banan.
TraClass: trajectory classification using hierarchical region-based and trajectory-based clustering
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}