Den ökande tillgången till GPS-inbyggda mobila enheter har gett upphov till ett nytt spektrum av lokaliseringsbaserade tjänster, som har ackumulerat en enorm samling av lokaliseringsvägar. I praktiken är en stor del av dessa banor av låg provtagningsgrad. Till exempel kan tidsintervallet mellan på varandra följande GPS-punkter för vissa banor vara flera minuter eller till och med timmar. Med en så låg provtagningsfrekvens går de flesta detaljerna om deras rörelser förlorade, vilket gör dem svåra att bearbeta på ett effektivt sätt. I detta arbete undersöker vi hur man kan minska osäkerheten i sådana banor. Särskilt, med tanke på en låg provtagningsbana, siktar vi på att dra slutsatser om dess möjliga rutter. Den metod som används i vårt arbete är att dra full nytta av den rika information som hämtats från de historiska banorna. Vi föreslår en systematisk lösning, History based Route Inference System (HRIS), som omfattar en serie nya algoritmer som kan härleda resmönstret från historiska data och införliva det i rutten inference processen. För att validera systemets effektivitet tillämpar vi vår lösning på kartmatchningsproblemet som är ett viktigt tillämpningsscenario för detta arbete, och genomför omfattande experiment på en riktig taxibana dataset. Experimentresultaten visar att HRIS kan uppnå högre noggrannhet än de befintliga kartmatchningsalgoritmerna för banor med låg provtagningsgrad.
Zheng m.fl. REF undersöker hur osäkerheten i banor med låg provtagningsgrad kan minskas.
Reducing Uncertainty of Low-Sampling-Rate Trajectories
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}