論文の概要: TraClets: Harnessing the power of computer vision for trajectory classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13880v2
• Date: Mon, 30 May 2022 11:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 12:01:47.227940
• Title: TraClets: Harnessing the power of computer vision for trajectory classification
• Title（参考訳）: TraClets: 軌跡分類のためのコンピュータビジョンのパワーを損なう
• Authors: Ioannis Kontopoulos, Antonios Makris, Konstantinos Tserpes, Vania Bogorny
• Abstract要約: この研究は、トラジェクトリを直感的な人間の方法で分類するために、トラジェクトリと呼ばれるトラジェクトリの画像表現を利用する。 いくつかの実世界のデータセットを用いて提案手法を評価し、その分類性能を他の最先端軌跡分類アルゴリズムと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9405458160620532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the advent of new mobile devices and tracking sensors in recent years, huge amounts of data are being produced every day. Therefore, novel methodologies need to emerge that dive through this vast sea of information and generate insights and meaningful information. To this end, researchers have developed several trajectory classification algorithms over the years that are able to annotate tracking data. Similarly, in this research, a novel methodology is presented that exploits image representations of trajectories, called TraClets, in order to classify trajectories in an intuitive humans way, through computer vision techniques. Several real-world datasets are used to evaluate the proposed approach and compare its classification performance to other state-of-the-art trajectory classification algorithms. Experimental results demonstrate that TraClets achieves a classification performance that is comparable to, or in most cases, better than the state-of-the-art, acting as a universal, high-accuracy approach for trajectory classification.
• Abstract（参考訳）: 近年、新しいモバイルデバイスやトラッキングセンサーが登場し、大量のデータが毎日作成されている。 したがって、この広大な情報の海を潜り抜け、洞察と意味のある情報を生み出す新しい手法が現れる必要がある。 この目的のために、研究者は追跡データを注釈付けできる軌道分類アルゴリズムを何年もかけて開発してきた。 同様に、コンピュータビジョン技術を用いて、直観的な人間の方法で軌跡を分類するために、トラクレットと呼ばれる軌跡の画像表現を利用する新しい方法論が提示されている。 いくつかの実世界のデータセットを用いて提案手法を評価し、その分類性能を他の最先端軌跡分類アルゴリズムと比較する。 実験の結果, トラクレットは, トラジェクトリ分類の汎用的, 高精度な手法として, 最先端技術に匹敵する, あるいはほとんどの場合において, 分類性能を達成していることがわかった。

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