Med den senaste utvecklingen av lokaliserings- och spårningssystem för både inomhus- och utomhusmiljöer, överväger vi problemet med att analysera och representera den enorma mängd naturliga banor från mänskliga rörelser som vi förväntar oss att samlas inom en snar framtid. I detta dokument argumenterar vi den topologiska representationen, som registrerar hur ett mål rör sig runt de naturliga hindren i den underliggande miljön, kan vara tillräckligt beskrivande för många tillämpningar och tillräckligt effektiv för att både lagra, jämföra och klassificera dessa naturliga mänskliga banor. Tekniskt sett använder representationen homotopy typen av banan. Genom att använda harmoniska oneformer och Hodge nedbrytning förbehandlar vi sensornätverket med en rent decentraliserad algoritm så att homologin klass av en bana kan erhållas genom en enkel integration längs banan. Detta stöder realtid klassificering av banor upp till homologi noggrannhet med minimala kommunikationskostnader. Vi testar effektiviteten av vår strategi genom att visa hur man klassificerar slumpmässigt genererade banor i en flernivå konstmuseum layout samt hur man kan skilja verkliga taxibanor i en stor stad.
Hodge nedbrytning av en slumpmässigt genererad vektor Eld har använts i REF för att klassificera sökvägar i homotopy typer.
Decentralized human trajectories tracking using hodge decomposition in sensor networks
{'venue': "GIS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}