論文の概要: Pattern Ensembling for Spatial Trajectory Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09844v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 01:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:15:51.325986
• Title: Pattern Ensembling for Spatial Trajectory Reconstruction
• Title（参考訳）: 空間軌道再構成のためのパターン組み立て
• Authors: Shivam Pathak, Mingyi He, Sergey Malinchik, Stanislav Sobolevsky
• Abstract要約: 類似の軌跡パターンを局所的近傍から使用し,行方不明または信頼性の低い観測をロバストに再構成する手法を提案する。 本手法は,実世界の軌跡の類似性を効果的に活用することにより,拡張長と複素幾何学の欠落した軌跡セグメントを再構成するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1087735229999818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital sensing provides an unprecedented opportunity to assess and understand mobility. However, incompleteness, missing information, possible inaccuracies, and temporal heterogeneity in the geolocation data can undermine its applicability. As mobility patterns are often repeated, we propose a method to use similar trajectory patterns from the local vicinity and probabilistically ensemble them to robustly reconstruct missing or unreliable observations. We evaluate the proposed approach in comparison with traditional functional trajectory interpolation using a case of sea vessel trajectory data provided by The Automatic Identification System (AIS). By effectively leveraging the similarities in real-world trajectories, our pattern ensembling method helps to reconstruct missing trajectory segments of extended length and complex geometry. It can be used for locating mobile objects when temporary unobserved as well as for creating an evenly sampled trajectory interpolation useful for further trajectory mining.
• Abstract（参考訳）: デジタルセンシングは、モビリティを評価し理解する前例のない機会を提供する。 しかし、不完全性、情報不足、不正確な可能性、および位置情報データの時間的不均一性は、その適用性を損なう可能性がある。 移動パターンが繰り返されることが多いため,局所近傍からの類似した軌道パターンを確率的にアンサンブルし,欠落あるいは信頼できない観測を堅牢に再構築する手法を提案する。 自動識別システム(AIS)が提供する船舶軌道データを用いて,従来の機能的軌道補間と比較して,提案手法の評価を行った。 本手法は,実世界の軌跡の類似性を効果的に活用することにより,拡張長と複素幾何学の欠落した軌跡セグメントを再構成するのに役立つ。 一時的に観測されていないときの移動物体の配置や、さらなる軌道採掘に役立つ均等なサンプル軌道補間の作成に使用できる。

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