Framework pro předzpracování dopravních dat pro zjištění semantických míst
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem práce je vytvoření přehledu o existujících přístupech pro předzpracování dopravních dat se zaměřením na objevování sémantických trajektorií a návrh a vývoj rámce, který integruje dopravní data z GPS senzorů se sémantikou. Problém analýzy nezpracovaných trajektorií spočíva v tom, že není natolik vyčerpávající, jako analýza trajektorií, které obsahují smysluplný kontext. Po nastudování různých přístupů a algoritmů sleduje návrh a vývoj rámce, který objevuje semantická místa pomocí schlukovací metody záložené na hustotě, aplikované na body zastavení v trajektoriích. Návrh a implementace rámce byl zhodnotěn na veřejně přístupných datových souborech obsahujících nezpracované GPS záznamy.
The main goal of this thesis is to study existing approaches for trajectory data preprocessing with a focus on semantic trajectories, discovery and development of a framework, which integrates trajectory data from GPS sensors with semantics. The problem of raw trajectories analysis is that it cannot be as comprehensive as the analysis of trajectories containing meaningful context. The study of different approaches and algorithms are followed up by the design and implementation of the framework, which finds semantic locations by application of a density-based clustering algorithm on trajectories stops. The proposed framework is evaluated on real datasets containing raw GPS records.
The main goal of this thesis is to study existing approaches for trajectory data preprocessing with a focus on semantic trajectories, discovery and development of a framework, which integrates trajectory data from GPS sensors with semantics. The problem of raw trajectories analysis is that it cannot be as comprehensive as the analysis of trajectories containing meaningful context. The study of different approaches and algorithms are followed up by the design and implementation of the framework, which finds semantic locations by application of a density-based clustering algorithm on trajectories stops. The proposed framework is evaluated on real datasets containing raw GPS records.
Description
Citation
OSTROUKH, A. Framework pro předzpracování dopravních dat pro zjištění semantických míst [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační systémy
Comittee
doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc. (předseda)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-20
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře (B). Otázky u obhajoby: Vysvětlete, čím se liší Váš přístup získávání sémantických míst od přístupu popsaného v článku, který je ve Vaší práci citovaný pod číslem 10 (Cao,X., Cong, G., Jensen, C. S.: Mining significant semantic locations from GPS data, Proceedings of the VLDB Endowment, vol. 3, no. 1-2.2010: pp.1009-1020.)
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení